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非参数估计：核密度估计KDE
https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述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。 参数估计参数估计又可分为参核密度估计（KDE）原理及实现
https://blog.csdn.net/qq_40996400/article/details/103772706 此处仅为备档收藏，建议查看原文，链接见上 参数估计指样本数据来自一个具有明确概率密度函数的总体，而在非参数估计中，样本数据的概率分布未知，这时，为了对样本数据进行建模，需要估计样本数据的概率密度函数，核密度估计即是其现代信号处理-现代功率谱密度估计AR模型
目录 前言一、概率梳理二、AR模型的几种方法三、AR模型的方法与具体仿真 前言 本栏前两节经典谱估计中提到：经典谱估计下，方差和分辨率是一对矛盾。这是因为经典谱估计将数据进行了加窗，自相关法还对自相关进行了加窗（二次加窗），这就让我们想到把原始数据藏在一个系统H(Z)中，让决策树/树美团复赛-“轻食主义“消费者评论的情感分析/对核密度估计的理解/决策树基本知识-2021年12月10日
美团复赛-“轻食主义“消费者评论的情感分析 要不断拓宽自己的视野，这样才可以更多维度地对数据进行更多地思考。 一、全面认识了解轻食并了解轻食市场状况 主打“三低两高”-低脂、低热、低糖、高纤维、高蛋白 截止2019年9月，美团外卖轻食订单量同比增长98%，轻食商家数量同比增核密度估计：带宽宽度选择——ROT 原则
参考文献： Density Estimation for Statistics and Data Analysis. B.W.Silverman 峰度定义：https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis 偏度定义：https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness halvorsen 的博客：Numerical Integration in Python 文章目录 Rule of Thumb 方法双峰分2021-05-14
基于统计的异常检测方法类似于数理统计中的假设检验环节，通常假定观测变量满足特定分布 当有新的观察值出现，通过计算该观测值在基于历史数据得到的分布中的概率，进而判断是否为异常值、李宏毅《机器学习》中一维以及多维高斯分布的例子讲的很清楚。 以及常用的3-sigma准则，如下图。机器学习十讲——第一讲
本章节老师主要是介绍了机器学习的一些分类，让我们对于机器学习有一个大体的印象。主要分为 有监督学习 分类 逻辑回归 K近邻 决策树 支持向量机 回归 线性回归 岭回归 LASSO 回归样条 无监督学习 聚类 降维 排序 密度估计 关联规则挖掘 强化学习核密度估计
核密度估计 密度函数就是分布函数的一阶导数 对现有数据来估计密度函数的时候，可以用分布函数的一阶导数进行估计。 找离散数据的分布函数可以用（小于t的样本数）/（总样本数），但这个是不可导的，没办法找导数 这时候考虑导数的定义 就是看在(-h, h)区间有多少个样本点，那么密度十三、核密度估计
参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.13-kernel-density-estimation.html 密度评估器是一种利用D维数据集生成D维概率分布估计的算法，GMM算法用不同高斯分布的加权汇总来表示概率分布估计。核密度估计（kernel density estimation,KDE）算法将高斯混合理基于分位数回归最简门结构记忆网络和核密度估计的概率预报方法（QRMGM-KDE）
风能是一种清洁、经济的可再生能源。风速是风力发电最具影响力的因素。高精度并且可靠的风速预测在风电的规划、调度运行和决策管理等各个方面发挥重要作用，对风能资源的合理利用具有重大意义。本研究提出一种基于分位数回归最简门结构记忆网络（QRMGM）和核密度估计（KDE）的概率Rehashing Kernel Evaluation in High Dimensions阅读笔记
%% %%研二了，开始磕盐了hh，方向是机器学习核方法，之前接触的不是很多，感觉理论性很强，硕士慎入坑啊。。。。 %%老师推荐阅读的第一篇文章就是《Rehashing Kernel Evaluation in High Dimensions》，连带参考文献已经读了不止三遍了，还是感觉有很多东西没有弄明白 %%想先写出来整理一下思绪，人群密度估计之CSRNet---Dilated Convolutional Neural Networks for Understanding the Highly Congested Scenes
从广义上讲，目前有四种方法来计算人群中的人数： 1.基于检测的方法 在这里，即使用移动的窗口式探测器来识别图像中的人并计算其中的人数。用于检测的方法需要经过良好训练的分类器，其可以提取低级特征。尽管这些方法适用于检测面部，但它们在拥挤的图像上表现不佳，因为大多数目标对