核密度估计基础-Part I

核平滑方法理论-I @(机器学习)[MachineLearning, Econometrics]web 0. Introduction 核密度估计是一种非参数估计方法，在机器学习领域，是一种非监督性学习方法。用于从给定分布的样本重建整体的分布函数。算法 优势： - 非参数：假设少，不假设样本服从任何分布app 缺点： - 计算量：比起参数估计，非参数估计运算量大不少机器学习 1. 核密度估计(Ke

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