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机器学习基础:核密度估计(Machine Learning Fundamentals: Kernel Density Estimation)
在概率密度估计过程中 如果我们队随机变量的分布是已知的 那么可以直接使用参数估计的方法进行估计 如最大似然估计方法 然而在实际情况中 随机变量的参数是未知的 因此需要进行非参数估计 核密度估计是非参数估计的一种方法 也就是大家经常听见的pa
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