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100點密度，或雙 ...
原文：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 的值是連續的，我們也可以划分出若干寬度相同的區間，統計這組樣本在各個區間的頻率，並畫出直方圖。下圖是均值為 ，方差為 . ...
2020-04-11 20:54 4 5172 推薦指數：
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