JavaShuo
欄目
標籤
概率密度估計方法-核密度估計和高斯混合分佈
時間 2021-01-02
標籤
概率密度估計
简体版
原文
原文鏈接
1、概率密度估計方法 概率密度估計方法用於估計一組數據集的概率密度分佈,分爲參數估計方法和非參數估計方法。 參數估計方法 假定樣本集符合某一概率分佈,然後根據樣本集擬合該分佈中的參數,例如:似然估計,混合高斯等,由於參數估計方法中需要加入主觀的先驗知識,往往很難擬合出與真實分佈的模型; 非參數估計法 非參數估計並不加入任何先驗知識,而是根據數據本身的特點、性質來擬合分佈,這樣能比參數估計方法得出更
>>阅读原文<<
相關文章
1.
核密度估計
2.
概率密度估計--參數估計與非參數估計
3.
python核密度估計(KernelDensity)
4.
核密度估計KDE
5.
Parzen window 概率密度估計
6.
(轉)Parzen window概率密度估計
7.
機率密度估計--參數估計與非參數估計
8.
貝葉斯估計(機率密度函數的估計的參數方法)
9.
核密度估計與自適應帶寬的核密度估計
10.
概率密度估計小結--參數估計與非參數估計
更多相關文章...
•
高屏幕分辨率 統計
-
瀏覽器信息
•
屏幕分辨率 統計
-
瀏覽器信息
•
使用Rxjava計算圓周率
•
算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
估計
密度
高密度
高估
密斯
密密
高密
密法
XLink 和 XPointer 教程
Spring教程
Redis教程
調度
計算
設計模式
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
windows下配置opencv
2.
HED神經網
3.
win 10+ annaconda+opencv
4.
ORB-SLAM3系列-多地圖管理
5.
opencv報錯——(mtype == CV_8U || mtype == CV_8S)
6.
OpenCV計算機視覺學習(9)——圖像直方圖 & 直方圖均衡化
7.
【超詳細】深度學習原理與算法第1篇---前饋神經網絡,感知機,BP神經網絡
8.
Python數據預處理
9.
ArcGIS網絡概述
10.
數據清洗(三)------檢查數據邏輯錯誤
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
核密度估計
2.
概率密度估計--參數估計與非參數估計
3.
python核密度估計(KernelDensity)
4.
核密度估計KDE
5.
Parzen window 概率密度估計
6.
(轉)Parzen window概率密度估計
7.
機率密度估計--參數估計與非參數估計
8.
貝葉斯估計(機率密度函數的估計的參數方法)
9.
核密度估計與自適應帶寬的核密度估計
10.
概率密度估計小結--參數估計與非參數估計
>>更多相關文章<<