機器學習-直方圖和核密度估計（Kernel Density Estimates）

1、直方圖的問題 ①直方圖裝箱（binning）的過程會導致信息丟失。 ②直方圖不是唯一的。對比起來比較困難。 ③直方圖不是平滑的 ④直方圖不能很好的處理極值 核密度估計（KDE）完全沒有上述的問題。 構建KDE需要準備核函數：下面是常用的核函數圖形和定義。 構建一個KDE包含兩部分： ①把kernel偏移到特定的位置 ②設定帶寬bindwidth 下圖是高斯kernel在不同的帶寬和位置的情況下

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