非參數估計——核密度估計（Parzen窗）
核密度估計，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 ...
原文：非參數密度估計
密度估計 密度估計分為參數估計 極大似然估計 和非參數估計兩種。 常用的非參數估計方法有直方圖法和核密度估計方法。 常采用高斯核，帶寬h 平滑參數 通常采用交叉驗證得到最優值。 MATLAB實現 參考https: www.mathworks.com help stats ksdensity.html The estimate is based on a normal kernel function ...
2019-06-24 15:30 0 428 推薦指數：
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