非参数估计---直方图法、Kn近邻估计法、Parzen窗法

当需要估计的概率密度函数的形式未知，比如我们并不能知道样本的分布形式时，我们就无法用最大似然估计方法或贝叶斯估计方法来进行参数估计，而应该用非参数估计方法。这里就介绍三种非参数估计方法。  需要知道的是，作为非参数方法的共同问题是对样本数量需求较大，只要样本数目足够大众可以保证收敛于任何复杂的位置密度，但是计算量和存储量都比较大。当样本数很少时，如果能够对密度函数有先验认识，则参数估计能取得更好的

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