概率密度估计

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概率密度估计

: 核密度估计matlab程序.zip 在核密度估计中，可能需要计算数据点超过某个阈值的概率，这些函数可能就是为此目的设计的。在使用这些MATLAB程序进行核密度估计时，通常的步骤包括： 1. 加载数据：导入需要分析的数据集到MATLAB环境中。 2. 调整...
评级：0 浏览量：2049 收藏量：7 资源大小：2.16MB 上传时间：2021-07-13

: 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_核密度估计二维核密度估计代码的代码，能够提供二维的概率估计
评级：5 浏览量：1051 收藏量：4 资源大小：3KB 上传时间：2022-07-14

: 核密度估计,核密度估计图怎么解释,matlab 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数统计方法，用于估计数据集的概率密度函数。这种方法在处理离散数据、寻找数据分布模式、识别峰值或异常值时非常有用。在MATLAB中，我们可以使用内置函数来...
评级：5 浏览量：4665 收藏量：6 资源大小：88KB 上传时间：2021-09-10

: 基于MATLAB的核密度估计研究.pdf 密度估计是数理统计中重要的研究方向之一,在经济学、社会学以及大数据处理等领域有着广泛的应用,核密度估计方法以其简单易操作而备受关注。论文将基于MATLAB软件研究核密度估计方法,通过数值实验对比分析核估计方法...
评级：5 浏览量：1487 收藏量：2 资源大小：1.46MB 上传时间：2021-06-05

: 核密度估计方法matlab代码 核密度估计方法matlab代码，可求带宽和密度分布，自行更换数据，自行设置参数（可用默认值）
评级：0 浏览量：382 收藏量：1 资源大小：5KB 上传时间：2023-09-11

: 自适应核密度估计MATLAB源代码整理自网络的基于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
评级：4 浏览量：3114 收藏量：20 资源大小：4KB 上传时间：2018-05-26

: 核密度估计matlab程序 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种在统计学中广泛应用的方法，用于估计一个随机变量的概率密度函数。MATLAB作为一种强大的数值计算软件，提供了实现KDE的功能。本压缩包包含了一个MATLAB编写的核...
评级：4 浏览量：4760 收藏量：16 资源大小：1.86MB 上传时间：2018-05-31

: 二维非参数核密度估计 二维非参数核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种在统计学中广泛使用的无模型方法，用于估计数据集的概率密度函数。这种方法不需要对数据的分布做出任何预先假设，因此非常灵活，尤其适用于处理非正态...
评级：0 浏览量：2432 收藏量：7 资源大小：3KB 上传时间：2017-11-13

: 核密度估计 核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种在统计学中用于估计数据分布的概率密度函数的方法。在MATLAB环境中，我们通常会使用内置函数或者自定义代码来实现这一技术。这种非参数方法不需要事先知道数据的...
评级：5 浏览量：331 收藏量：2 资源大小：492KB 上传时间：2013-01-29

: 改进的核密度估计工具KDE+ 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：...
评级：5 浏览量：269 收藏量：2 资源大小：33MB 上传时间：2022-06-18

: 高斯核密度估计代码 matlab最快最强的核密度估计代码，容易上手
评级：4 浏览量：4178 收藏量：28 资源大小：7KB 上传时间：2013-01-22

: 核密度估计及其在直径分布研究中的应用 (1996年) 非参数核密度估计是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。与参数方法不同，它不需要对数据的分布做出预先假设，而是直接从数据本身出发进行密度估计。在本篇文章中，作者首先介绍了非参数核密度估计的基本概念和...
评级：0 浏览量：114 收藏量：0 资源大小：204KB 上传时间：2021-05-24

: 基于优选带宽核密度估计的谐波概率潮流分析方法在对核密度函数的带宽选择进行优选设计的基础上，利用核密度估计法对小样本仿真得到的谐波潮流结果集进行概率密度估计，得到受影响电网节点的谐波含量的概率分布。利用OpenDSS配电网仿真工具对IEEE 13节点标准配电...
评级：0 浏览量：268 收藏量：0 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-01-12

: Kernel Density Estimator for High Dimensions：高维的快速多元核密度估计-matlab开发一个 m 文件中高维的快速自适应核密度估计。提供最佳精度/速度权衡，通过参数“gam”控制；要提高“大数据”应用程序的速度，请使用小“gam”；通常gam = n ^（1/2），其中“ n”是点数。 ' 用法：[pdf,X1,X2]=...
评级：0 浏览量：813 收藏量：4 资源大小：3KB 上传时间：2021-05-30

: KDE核密度估计原理分析与讲解 kde_presentation.pdf 核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种用于估计随机变量概率密度函数的非参数方法。这种方法主要在统计学、数据挖掘、机器学习以及信号处理等领域中应用广泛。通过对数据集进行建模，KDE能够生成...
评级：0 浏览量：6959 收藏量：7 资源大小：4.77MB 上传时间：2019-06-28

: kde高斯核密度估计——非参数估计高斯核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种在统计学中广泛使用的非参数方法，用于估计数据集的概率密度函数。与参数估计不同，KDE不需要预先假设数据遵循特定的概率分布，而是通过构建一个“光滑”的...
评级：1 浏览量：4249 收藏量：4 资源大小：1.85MB 上传时间：2019-03-05

: 核密度估计_互信息计算_核密度估计_productz3j_互信息_核密度 核密度估计是一种无参数的非参数统计方法，用于估计未知概率密度函数。它通过加权平均的方式来近似数据点的分布，其中权重由“核”函数决定。常见的核函数有高斯核（也称为正态核）、Epanechnikov核等。核密度估计的...
评级：5 浏览量：250 收藏量：2 资源大小：88KB 上传时间：2021-09-10

: 核密度估计大作业KDE代码 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种统计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。在数据挖掘、机器学习和图像处理等领域有着广泛的应用。在这个大作业中，我们主要关注两个部分：三维彩色KDE图的...
评级：0 浏览量：2000 收藏量：14 资源大小：379KB 上传时间：2018-03-12

: kde 核密度估计(KDE) 核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。在数据科学和机器学习领域，KDE是一种强大的工具，尤其在处理未分组的数据或者想要理解数据分布的形状时。下面我们将深入探讨KDE的概念、工作原理...
评级：0 浏览量：1480 收藏量：2 资源大小：3KB 上传时间：2017-04-11

: 核密度估计简略教案 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。
评级：0 浏览量：873 收藏量：2 资源大小：4.22MB 上传时间：2018-11-27

: 核密度估计大作业KDE ,核密度估计的例题,matlab 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数统计方法，用于估计数据在不同点的概率密度。在MATLAB环境中，KDE可以帮助我们理解数据分布的特性，无需事先假设数据遵循特定的概率分布。本作业主要涵盖...
评级：5 浏览量：883 收藏量：3 资源大小：51KB 上传时间：2018-03-12

: canshuguji.rar_参数估计_成绩分析_核密度_核密度估计_核密度函数 3. **核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）**：KDE是一种非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数。它通过将每个数据点视为一个“核”（通常是高斯分布），并将所有核加权求和来构建估计的密度曲线。...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2022-09-21

: KDE.zip_KDE核密度估计_matlab核密度_核估计_高斯核估计_高斯核密度在数据分析和统计建模领域，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种无参数的非参数估计方法，用于估算未知概率密度函数。本资源"KDE.zip"包含了一个名为"KDE.m"的MATLAB代码，用于实现核密度估计，特别...
评级：5 浏览量：187 收藏量：0 资源大小：795B 上传时间：2022-07-15

: MATLAB二维核密度估计 二维核密度估计(2D Kernel Density Estimation, KDE)是一种非参数统计方法，用于估计数据在多维空间中的概率密度分布。在MATLAB环境中，我们可以使用特定的代码或函数来实现这一过程。在这个案例中，我们有两个关键...
评级：2 浏览量：4346 收藏量：13 资源大小：4KB 上传时间：2016-01-26

: 核密度估计在立体匹配中的应用提出了一种基于核密度估计相似性测度的立体匹配方法。将匹配基元中对应像素点的颜色差值在差值特征空间中进行核密度估计,并以此作为相似性测度。在此基础上建立全局能量函数,并采用改进的置信度传播算法进行视差图的...
评级：0 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：191KB 上传时间：2021-02-24

: 核密度估计大作业KDE 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数概率密度估计方法，广泛应用于统计学和数据分析中。在机器学习领域，KDE可以帮助我们理解数据的分布情况，尤其是在没有先验知识的情况下，它能有效地估计...
评级：0 浏览量：3668 收藏量：8 资源大小：51KB 上传时间：2018-03-12

: 核密度估计：快速准确的最先进的二元核密度估计器-matlab开发具有对角带宽矩阵的快速准确的最先进的双变量核密度估计器。核被假定为高斯核。两个带宽参数都是经过优化选择的使用/假设数据的参数模型或任何“经验法则”。与许多其他程序不同，这个程序在估计具有广泛分离模式...
评级：0 浏览量：476 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-05-30

: KDE核密度估计大作业（DHU机器学习）本文主要讨论的是东华大学机器学习课程中关于KDE（Kernel Density Estimation，核密度估计）的大作业。该作业涉及图像处理，使用Python编程语言，具体涉及IDLE环境、Python 3.7版本以及多个库的导入，如math、numpy...
评级：0 浏览量：1352 收藏量：6 资源大小：1.67MB 上传时间：2020-10-12

: Kernel Density Estimator：用于一维数据的可靠且极快的核密度估计器-matlab开发可靠且极快的一维数据核密度估计器；假设为高斯核并自动选择带宽；与许多其他实现不同，这个实现不受问题的影响由具有广泛分离模式的多模态密度引起（参见示例）。这多模态密度的估计不会恶化，因为我们从不假设...
评级：0 浏览量：568 收藏量：2 资源大小：3KB 上传时间：2021-06-01

: KernelCondDensity:具有最优和渐近最优带宽选择的多维核密度估计-matlab开发为多维域实现 Rosenblatt-Parzen 密度估计器。它可以实现不同的带宽选择（Silverman 插件是渐近最优的，留一法估计会导致在较小样本中可能更合适的结果）。实现了几个功能（引导、对数似然计算等）。如果出现任何...
评级：0 浏览量：674 收藏量：2 资源大小：21KB 上传时间：2021-06-01

: 基于核密度估计的环境流离群值检测方法 核密度估计的基本思想是用核函数对每个数据点周围的空间进行加权，从而对总体的概率密度函数进行估计。在核密度估计中，每一个数据点都会对其邻近区域产生一个“核”，这个核会随着距离数据点的远近而增减，数据点...
评级：0 浏览量：74 收藏量：0 资源大小：860KB 上传时间：2021-03-10

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: 基于核密度估计的离群数据挖掘.pdf 因此，研究者提出了基于核密度估计的离群数据挖掘方法，以期提高度量样本点密度的准确性和检测的效率。 核密度估计是一种非参数的方法，通过使用核函数对样本点周围的局部密度进行平滑估计。选择不同的核函数会直接...
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: 基于核密度估计的逆变器故障诊断方法相似性度量环节利用核密度估计技术衡量不同电流链表的概率密度曲线之间的相似度。核密度估计是一种非参数的密度估计方法，其核心思想是使用一组样本点来估计未知的分布函数。通过选择合适的核函数和带宽参数，可以...
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: 模式识别课件3 概率密度估计 - **核密度估计**：通过对每个训练样本应用一个平滑核函数来估计概率密度。这种方法允许更灵活地捕捉数据的实际分布形状。 #### 3.4 说明概率密度估计是模式识别中的基础工具，它为后续的分类和预测任务提供了...
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: kde.rar_KDE核密度估计_kde_kernel density_数据计算密度_核估计 KDE（Kernel Density Estimation，核密度估计）是一种在统计学中广泛使用的非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数。这种方法不依赖于特定的分布假设，因此特别适合处理复杂分布或者未知分布的数据集。在数据...
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: 基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究.PDF 行分解并提取波动量，然后结合非参数核密度估计法对其进行概率特性建模，并基于此模型进行自适应改进。最后，釆用约束序优化算法对模型求解。仿真结果不仅验证了模型改进的有效性，还验证了建模的精确性和适用...
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