概率密度估計--參數估計與非參數估計
我們觀測世界，得到了一些數據，我們要從這些數據里面去找出規律來認識世界，一般來說，在概率上我們有一個一般性的操作步驟 1. 觀測樣本的存在 2. 每個樣本之間是獨立的 3. 所有樣本符合一個概率模型 我們最終想要得到的是一個概率密度的模型，有了概率密度模型以后，我們就可以統計 ...
原文：概率密度估計筆記——非參數估計
主要解決在樣本的分布沒有足夠的先驗，也就是說我們不僅不知道分布的參數，連是什么類型的分布都不知道，這種情況下顯然不能用參數估計的方法。這里從簡單直觀的方法 直方圖法入手，引出KNN和Parzen窗兩種方法。 直方圖密度估計：出發點是分布函數 ，假設在某一個很小很小的超立方體V中是均勻分布，那么有 我們就可以得到關於概率密度函數p x 的估計了。 但是要有幾個苛刻的條件 通俗的說就是，在樣本數量n不 ...
2016-03-20 10:39 0 2000 推薦指數：
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