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 ...
原文：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 . 觀測樣本的存在 . 每個樣本之間是獨立的 . 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，我們就可以統計預測等非常有用的地方，因此，首要任務是找出一些概率分布的概率密度模型。 我們來分析一下上面的三個步驟，第一第二都很好解決，關於第三 ...
2016-10-07 14:59 2 6853 推薦指數：
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