核密度估計Kernel Density Estimation(KDE)-代碼詳細解釋

  在介紹核密度評估Kernel Density Estimation(KDE)以前，先介紹下密度估計的問題。由給定樣本集合求解隨機變量的分佈密度函數問題是機率統計學的基本問題之一。解決這一問題的方法包括參數估計和非參數估計。（對於估計機率密度，若是肯定數據服從的分佈類型，可使用參數擬合，不然只能使用非參數擬合）python 參數估計又可分爲參數迴歸分析和參數判別分析。在參數迴歸分析中，人們假定數

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