非参数估计——核密度估计（Parzen窗）
核密度估计，或Parzen窗，是非参数估计概率密度的一种。比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种，不过K近邻通常是用来判别样本类别的，就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中，占比最高的类别。 直方图 首先从直方图切入。对于随机变量$X$的一组抽样，即使$X$的值 ...
原文：核密度估计(parzen窗密度估计)
matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity x ： f, xi ksdensity x 返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数，并且在等间隔的点xi处进行评估，覆盖x中的数据范围。 ksdensity估计单变量数据的 点密度，或双变量数据的 点密度。 ksdensity适用于连续分布的样本。 也可以指定评估点： f,xi ksdensity x,pt ...
2019-09-17 20:42 0 968 推荐指数：
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