非參數估計---直方圖法、Kn近鄰估計法、Parzen窗法

當需要估計的概率密度函數的形式未知，比如我們並不能知道樣本的分佈形式時，我們就無法用最大似然估計方法或貝葉斯估計方法來進行參數估計，而應該用非參數估計方法。這裏就介紹三種非參數估計方法。  需要知道的是，作爲非參數方法的共同問題是對樣本數量需求較大，只要樣本數目足夠大衆可以保證收斂於任何複雜的位置密度，但是計算量和存儲量都比較大。當樣本數很少時，如果能夠對密度函數有先驗認識，則參數估計能取得更好的

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