ML之01-核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)

时间 2021-01-02

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ML之01-核密度估计Kernel Density Estimation(KDE) 由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概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。参数估计参数回归分析需要假定数据分布符合某种特定的性态，如线性、可化线性或指数性态等，然后在目标函数族中寻找特定的解，即确定回归模型中的未知参数。参数判别分析需要假定作为判别依据的、随机取值

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