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kde 核密度估计(KDE)
kde 核密度估计(KDE)
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核密度估计
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kde 核密度估计(KDE)
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kde.rar_KDE核密度估计_kde_kernel density_数据计算密度_核估计
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用于计算样本数据的非参数核密度估计，代码简单易懂。
核密度估计大作业KDE ,核密度估计的例题,matlab源码.zip.zip
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matlab二维核密度估计kde2d.zip_matlab 概率密度_数学概率模型_核密度_核密度 matlab_核密度估计
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二维核密度估计代码的代码，能够提供二维的概率估计
核密度估计大作业KDE代码
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东华大学核密度估计KDE代码 第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）
Fast Kernel Density Estimator (Multivariate)：一种非常快速的 KDE 多元带宽计算，甚至可以从 GMM 计算。-matlab开发
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该代码实现了 [1] 中多元带宽计算的近似值。 与其他多变量带宽估计器相比，它可以从预聚类样本分布中进行估计，这提供了一种简单的方法来估计具有可变内核的紧凑而准确的 KDE。 该代码提供了计算引擎的 C 源代码和在 Matlab 中自动编译它的例程。 代码包括三个演示： 1. 多元 KDE：demoBW_Estimation.m（它也会编译你的代码） 2. 一维 KDE：demoBW_Esti
核密度估计简略教案
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核密度估计参考教案： 根据从一个总体中抽出的样本取估计总体分布的密度函数，在应用上有重要的意义。 关于密度函数的参数估计就是在假定该随即变量的密度函数的形式已知的前提下，对密度函数的参数进行估计。
核密度估计算法，论文，实现代码，测试视频
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核密度估计算法背景建模。有成功运行的代码和测试视频。有算法讲解论文
KDE核密度估计原理分析与讲解 kde_presentation.pdf
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核密度估计（kde）是一种非参估计方法，常用于特征提取。本ppt对核密度估计的原理进行了细致的讲解，很容易明白。
kde高斯核密度估计——非参数估计
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kde核密度估计，非参数估计的一种，使用高斯核函数进行概率密度估计，应用于独立成分分析确定控制限等过程
KDE核密度估计行人检测
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这个资源是matlab实现的基于KDE（核密度估计）的行人检测，包含代码和数据·库。清清楚楚，明明白白，注释易懂。本人课堂大作业的完整版。
fast-kde:在 Python 中构建快速核密度估计器 (KDE) 的实验
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快速kde 在 Python 中构建快速(KDE) 的实验。 该项目的主要目标是尝试构建在 Python 中运行的快速数字代码，涵盖纯 Python、numpy、numexpr、theano、pyopencl、Cython 和纯 C 的范围。我们对特殊情况特别感兴趣在一维和二维的规则网格上对核密度估计进行采样——这是在可视化结果时经常出现的应用程序。 使用常规样本，我们可以减少对紧凑支持的内核
改进的核密度估计工具KDE+
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KDE＋是捷克交通研究中心研究的标准核密度估计KDE的改进版，在原有的聚类基础上进行了客观的统计测试。要运行应用程序，必须在计算机上安装Java（Java Runtime environment-JRE）。如果需要的话可以从以下网址下载：http://java.com/en/download/。
核密度估计大作业KDE ,核密度估计的例题,matlab
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11第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）
核密度估计大作业KDE
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东华大学机器学习核密度估计大作业 第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB画）；第二部分是测试图片的运动目标二值图像检测结果（运动员用白色像素，背景用黑色）
高斯核密度估计代码
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matlab最快最强的核密度估计代码，容易上手
MATLAB二维核密度估计
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MATLAB实现的二维核密度估计。 输入平面样本点，得到概率密度函数。 2D Kernel Density Estimation。
kernelDensityEstimates.js:一个用于计算内核密度估计的 javascript 函数
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kernelDensityEstimates.js 使用自动带宽预测来计算内核密度估计的 javascript 函数，就像 Stata 手册中指定的那样。
二维非参数核密度估计
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基于二维非参数核密度估计，以及带宽的优化计算的代码
KDE核密度估计大作业（DHU机器学习）
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DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（含全部程序截图+实验结果图+结果分析+拓展题）
核密度估计matlab程序
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matlab核密度估计程序，用于数据的预测，风险控制，预期收益等
基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测_魏磊
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自适应核密度估计MATLAB源代码
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整理自网络的基于MATLAB语言的自适应核密度估计程序，实现对一维数据的AKDE处理
核密度估计
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用matlab实现对6个样本点实现直方图估计、高斯核密度估计
KDE 背景建模 源码
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基于KDE（核密度估计）的背景建模源代码，用于运动目标的检测，算法可直接运行，效率很高
kde.rar_KDE matlab_kde_密度中心_密度估计
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中心密度估计 matlab程序 应解压后可直接运行
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vi-kde：KDE越南语翻译
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维德 KDE越南语翻译 此存储库是KDE SVN存储库一部分的克隆，可以在websvn.kde.org上进行浏览。 （目前已暂停）每天格林尼治标准时间9:30，来自SVN存储库的更新都会推送到该存储库中； 当master分支中有新的更新时，它将被提交到SVN存储库中。 请访问以开始从SVN存储库到此存储库的同步。 当前没有机制可以告诉您同步完成的时间，请在大约2分钟后再次检查此存储库，以查看
kde：[MIRROR] KDE团队的测试叠加
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欢迎使用kde叠加！ Gentoo KDE团队在这里开发和维护与实验性KDE相关的软件包（预发行版和git的“实时”代码）的ebuild。 为了您的方便，我们提供了集合和关键字，掩码和取消掩码文件。 该叠加层托管在Github和官方的Gentoo Overlays基础架构上，网址为： 如果您有疑问，可以在Freenode上的＃gentoo-kde或上的IRC上找到我们。 错误应在上报告。
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