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：作圖直觀理解Parzen窗估計（附Python代碼）
.簡介 Parzen窗估計屬於非參數估計。所謂非參數估計是指，已知樣本所屬的類別，但未知總體概率密度函數的形式，要求我們直接推斷概率密度函數本身。 對於不了解的可以看一下https: zhuanlan.zhihu.com p 下面僅對 模式分類 第二版 的內容進行簡單探討和代碼實現 ps:實驗三是球形高斯哈， .窗函數 我們不去過多探討什么是窗函數，只需簡單理解這種估計的思想即可。 假設一種情況 ...
2020-10-21 10:59 0 2018 推薦指數：
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