非参数核密度估计

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非参数核密度估计

: 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：2670 收藏量：7 资源大小：3KB 上传时间：2017-11-13

: 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...
评级：0 浏览量：169 收藏量：0 资源大小：5.48MB 上传时间：2019-11-24

: 基于地理特征提取与非参数核密度估计的空间负荷分布规律研究为此，提出一种基于地理特征提取与非参数核密度估计的空间负荷分布规律研究方法。按某地的实际用地生成功能小区，提取功能小区的地理特征信息，并给定其用地类型；然后根据提取的信息，应用聚类算法对功能小区分类；...
评级：0 浏览量：184 收藏量：0 资源大小：1.72MB 上传时间：2021-04-16

: 基于非参数核密度估计与Copula方法的山东省小麦收入保险定价研究以山东省小麦为研究对象,在通过非参数核密度估计测算小麦产量及价格双重风险的基础上,运用Copula函数与蒙特卡罗模拟相结合的方法进行小麦收入保险费率厘定。研究表明:非参数核密度估计避免了参数分布选择的主观性...
评级：0 浏览量：380 收藏量：2 资源大小：904KB 上传时间：2020-07-25

: 人工智能-目标检测-基于非参数核密度估计背景建模和Mean Shift的目标检测与跟踪.pdf 基于非参数核密度估计背景建模和Mean Shift的目标检测与跟踪人工智能领域中的目标检测和跟踪技术是当前研究的热点，广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人等领域。本文主要研究基于非参数核密度估计背景建模和Mean...
评级：0 浏览量：118 收藏量：1 资源大小：1.38MB 上传时间：2022-06-25

: 论文研究-基于非参数核密度估计的密度峰值聚类算法.pdf 针对密度峰值聚类算法CFSFDP（clustering by fast search and find of density peaks）计算密度时人为判断截断距离和人工截取簇类中心的缺陷，提出了一种基于非参数核密度估计的密度峰值聚类算法。首先，应用非参数...
评级：0 浏览量：710 收藏量：1 资源大小：1.62MB 上传时间：2019-07-22

: 非参数核密度估计KDE构造预测区间（Matlab完整源码和数据) 非参数核密度估计KDE构造预测区间（Matlab完整源码和数据)非参数核密度估计KDE构造预测区间（Matlab完整源码和数据)非参数核密度估计KDE构造预测区间（Matlab完整源码和数据)非参数核密度估计KDE构造预测区间...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-11-25

: 基于非参数核密度估计与数值天气预报的风速预测修正方法建立基于非参数核密度估计的风速修正模型，利用预测点之前一段时间内风速的初始预测误差来估计预测时刻的预测误差，从而对初始风速预测结果进行修正；结合数值天气预报法建立风速相位误差修正模型，有效减小风速预测...
评级：0 浏览量：346 收藏量：1 资源大小：927KB 上传时间：2021-01-14

: 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：4508 收藏量：6 资源大小：1.85MB 上传时间：2019-03-05

: 核密度非参数估计的matlab代码-Non_Parametric_Kernel_Density_Estimation:我们建议使用基于核密度估我们建议使用基于核密度估计 (KDE) 的方法进行分类。这种非参数方法本质上以一种有原则的方式为每个类提供了成员资格的可能性。该实现用于： [1] MU Ghani、F. Mesadi、SD Kanik、AO Argunsah、A. Hobbiss、I. ...
评级：0 浏览量：2525 收藏量：11 资源大小：2.9MB 上传时间：2021-06-02

: 核密度估计matlab程序.zip 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数统计方法，用于估计数据分布的形状。在MATLAB中实现KDE可以帮助我们理解数据的集中趋势、峰值和异常值，而无需预先假设数据遵循特定的概率分布。这个zip...
评级：0 浏览量：2551 收藏量：7 资源大小：2.16MB 上传时间：2021-07-13

: 基于非参数核密度估计法的车辆大数据服役载荷外推方法.zip 标题中的“基于非参数核密度估计法的车辆大数据服役载荷外推方法”是指一种利用非参数统计技术处理车辆在实际使用过程中所承受载荷的数据分析方法。在现代汽车工程中，车辆服役载荷的数据采集通常涉及大量的传感器...
评级：5 浏览量：164 收藏量：0 资源大小：2.8MB 上传时间：2021-10-17

: 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：202 收藏量：0 资源大小：204KB 上传时间：2021-05-24

: Nonparametric kernel density.rar_分位点_区间估计_区间预测概率_样条密度_非参数核密度估计计算数据的累计概率密度，采用三次样条插值计算分位点的值，区间预测，里面有具体程序及相关文献。
评级：5 浏览量：229 收藏量：1 资源大小：2.19MB 上传时间：2022-07-15

: 基于非参数核密度估计法的车辆大数据服役载荷外推方法.pdf 本篇论文介绍了一种基于非参数核密度估计法的车辆大数据服役载荷外推方法，该方法能够有效地对车辆使用载荷进行统计分析，并预测车辆在全寿命周期内的载荷分布情况。首先，非参数核密度估计法是一种无须事先假定...
评级：5 浏览量：150 收藏量：0 资源大小：2.94MB 上传时间：2021-07-04

: 基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测.pdf 基于BP神经网络与非参数核密度估计的短期风电功率概率区间预测一、概率预测的必要性随着大规模风电并网，风力发电的随机性和波动性对电力系统稳定运行的影响越来越大。提前预测风电场发电量，能够为电网调度提供...
评级：1 浏览量：230 收藏量：1 资源大小：2.02MB 上传时间：2021-09-25

: 核密度非参数估计的matlab代码-Cross-Validation:交叉验证估计器，我们在其中比较了各种非参数估计技术，如直方图和核密度估计，并实现了交叉验证程序，这是机器学习的一种应用。在另一个问题中，我们获得了部分人脑的两个 {\it Magentic Resonance Images} (MRI)，这些...
评级：5 浏览量：1219 收藏量：2 资源大小：102KB 上传时间：2021-06-02

: 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：5720 收藏量：6 资源大小：88KB 上传时间：2021-09-10

: 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_杨楠.caj 文件为“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 ”的caj格式文献。提出了一种结合复数据经验模态分解的噪声辅助信号分解和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率建模方法。
评级：0 浏览量：112 收藏量：1 资源大小：486KB 上传时间：2019-12-03

: 核密度非参数估计的matlab代码-ICA-R-Estimation:ICA模型中混合矩阵的R-Estimator 核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。非对称独立分量分析的 R 估计。美国统计协会杂志，110(509)，218-232 独立分量分析 (ICA) 是一种多变量统计方法，其中将观察到的...
评级：0 浏览量：424 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2021-06-02

: 核密度非参数估计的matlab代码-QMInCC:磁共振图像(MRI)的图像处理估计器，我们在其中比较了各种非参数估计技术，如直方图和核密度估计，并实现了交叉验证程序，这是机器学习的一种应用。在另一个问题中，我们获得了人脑部分的两个磁共振图像(MRI)，这些图像是通过 MRI 机器的不同...
评级：0 浏览量：483 收藏量：1 资源大小：151KB 上传时间：2021-06-02

: 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：207 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2022-09-21

: 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：5304 收藏量：16 资源大小：1.86MB 上传时间：2018-05-31

: 非参数加权核密度估计的相合性和渐近正态性 核密度估计是一种统计学中用于估计概率密度函数的方法。它属于非参数估计方法，不依赖于数据分布的类型，能够提供非常灵活的密度估计。核密度估计的基本思想是用一系列的核函数去叠加，在每一个数据点附近构造一个...
评级：0 浏览量：198 收藏量：0 资源大小：154KB 上传时间：2020-02-18

: 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：929 收藏量：2 资源大小：4.22MB 上传时间：2018-11-27

: 非参数估计 在二维数据的分析中，经常使用二维核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）来理解数据的分布情况。KDE是一种无参数的方法，能够揭示数据的局部结构，包括峰值、谷值以及数据的连通性。 "KDE2D"这个文件名...
评级：0 浏览量：748 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2016-04-11

: 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：656 收藏量：2 资源大小：492KB 上传时间：2013-01-29

: R语言与核密度估计非参数统计.ppt R语言与核密度估计非参数统计在概率论中，核密度估计是一种重要的非参数统计方法，由 Rosenblatt (1955) 和 Emanuel Parzen(1962) 提出，又名 Parzen 窗（Parzen window）。其原理是基于对某一事物的概率分布的...
评级：5 浏览量：275 收藏量：0 资源大小：603KB 上传时间：2021-09-28

: copula_learn_gunyju_kendallcopula_kendall相关系数_copula参数_核密度估计本文将深入探讨“copula_learn_gunyju_kendallcopula_kendall相关系数_copula参数_核密度估计”这一主题，并结合给定的文件名，解析相关知识点。首先，Copula函数的核心思想是将随机变量的边际分布与它们之间的...
评级：4 浏览量：711 收藏量：2 资源大小：261KB 上传时间：2021-09-11

: 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：1666 收藏量：2 资源大小：3KB 上传时间：2017-04-11

: 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：7245 收藏量：7 资源大小：4.77MB 上传时间：2019-06-28

: 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：434 收藏量：3 资源大小：88KB 上传时间：2021-09-10

: 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：315 收藏量：0 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-01-12

: 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：3920 收藏量：8 资源大小：51KB 上传时间：2018-03-12

: 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：1066 收藏量：3 资源大小：51KB 上传时间：2018-03-12

: MATLAB-高斯核密度估计 主要用MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核！
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: 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...
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: R语言-核密度及其导数估计、最优窗宽选择的方法一份文件是介绍用R语言中如何利用核函数估计密度函数及其各阶导数的方法，是比较新的文献，2015年的，里面介绍了7种窗宽的确定方法以及R程序
评级：0 浏览量：3475 收藏量：16 资源大小：469KB 上传时间：2020-11-24

: 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...
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: 核密度估计算法，论文，实现代码，测试视频 核密度估计算法（Kernel Density Estimation，KDE）是一种非参数统计方法，用于估计数据在各个点上的概率密度。这种技术广泛应用于数据挖掘、机器学习以及数据分析领域，特别是当我们要理解数据分布特性，或者在没有...
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: 海杂波分布建模：核密度估计方法 核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数统计方法，用于估计数据的概率密度函数。在海杂波分布的建模中，KDE提供了一种灵活的工具，能够适应各种复杂的分布模式。作者采用了三种常见的概率分布...
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: 基于核密度估计的环境流离群值检测方法 核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种非参数的密度估计方法，它在数据流处理领域中被广泛应用于环境监测等应用场景。环境监测作为无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）中的典型应用，...
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: KDE核密度估计行人检测标题中的“KDE核密度估计行人检测”是一个利用核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）方法进行行人检测的项目。在计算机视觉领域，行人检测是图像分析中的一个关键任务，用于识别和定位图像中的行人。KDE是一...
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: parzen窗估计概率密度 Parzen窗估计是一种在统计学和机器学习领域中广泛应用的概率密度估计方法，尤其适用于非参数估计。这种方法的核心思想是利用窗口函数对数据的概率分布进行近似，无需预先假设数据遵循特定的概率分布。在这个MATLAB...
评级：0 浏览量：737 收藏量：0 资源大小：334KB 上传时间：2020-12-15

: 基于核密度估计的离群数据挖掘.pdf 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影响密度估计的平滑度和准确性。核函数的选取应考虑数据的分布特性，使得估计结果既不过于平滑而忽略真实...
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: 【时间序列预测】 MATLAB 实现基于核密度估计（KDE）进行时间序列预测模型的项目详细实例（含模型描述及... 内容概要：本文档详细介绍了基于核密度估计（KDE）的时间序列预测模型在MATLAB中的实现过程。首先阐述了时间序列预测的重要性及其面临的挑战，特别是传统方法在处理非线性、异方差和非平稳数据时的局限性。接着重点...
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