原文:核密度估計 Kernel Density Estimation (KDE) MATLAB

對於已經得到的樣本集,核密度估計是一種可以求得樣本的分布的概率密度函數的方法: 通過選取核函數和合適的帶寬,可以得到樣本的distribution probability,在這里核函數選取標准正態分布函數,bandwidth通過AMISE規則選取 具體原理及定義:傳送門https: en.wikipedia.org wiki Density estimation MATLAB 代碼實現如下: 給 ...

2019-01-20 19:01 0 3865 推薦指數:

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非參數估計密度估計KDE

非參數估計密度估計KDE from:http:// blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 密度估計Kernel ...

Wed Jun 19 19:18:00 CST 2019 0 14585
密度估計(parzen窗密度估計)

matlab中提供了平滑密度估計函數ksdensity(x): [f, xi] = ksdensity(x) 返回矢量或兩列矩陣x中的樣本數據的概率密度估計f。 該估計基於高斯函數,並且在等間隔的點xi處進行評估,覆蓋x中的數據范圍。 ksdensity估計單變量數據的100點密度,或雙 ...

Wed Sep 18 04:42:00 CST 2019 0 968
十三、Sklearn密度估計

概率分布估計密度估計kernel density estimation,KDE)算法將高斯混合理念擴 ...

Sun Mar 22 05:46:00 CST 2020 0 2269
概率密度估計介紹

概率密度估計 本文分為三個部分:第一部分是直方圖,討論了如何創建它以及它的屬性是什么樣的。第二部分是密度估計,介紹了它對比直方圖有哪些改進和更一般性的特點。 最后一部分是,為了從數據中抽取所有重要的特征,怎么樣選擇最合適,漂亮的函數。 直方圖 直方圖是最簡單,並且也是最常見的一種的非 ...

Fri Oct 07 23:05:00 CST 2016 0 8934
非參數估計——密度估計(Parzen窗)

  密度估計,或Parzen窗,是非參數估計概率密度的一種。比如機器學習中還有K近鄰法也是非參估計的一種,不過K近鄰通常是用來判別樣本類別的,就是把樣本空間每個點划分為與其最接近的K個訓練抽樣中,占比最高的類別。 直方圖   首先從直方圖切入。對於隨機變量$X$的一組抽樣,即使$X$的值 ...

Sun Apr 12 04:54:00 CST 2020 4 5172
 
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