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K近邻估计
Kn 近邻估计 KN近邻估计基本思想 预先确定n的某个函数Kn 然后再x点周围选择一个区域 调整区域体积大小 直至Kn个样本落入区域中 这些样本被称为点x的Kn个最近邻 如果x点附近的密度比较高 则V的体积自然就相对较小 从而可以提升分辨力
人工智能
人工智能相关
非参数估计
概率密度函数
MATLAB
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
机器学习
python
核密度估计
概率密度估计
非参数估计