核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)-代码详细解释

  在介绍核密度评估Kernel Density Estimation(KDE)以前，先介绍下密度估计的问题。由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是几率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。（对于估计几率密度，若是肯定数据服从的分布类型，可使用参数拟合，不然只能使用非参数拟合）python 参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析中，人们假定数

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