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：核密度估計(parzen窗密度估計)
matlab中提供了核平滑密度估計函數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。 該估計基於高斯核函數，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 點密度，或雙變量數據的 點密度。 ksdensity適用於連續分布的樣本。 也可以指定評估點： f,xi ksdensity x,pt ...
2019-09-17 20:42 0 968 推薦指數：
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