核密度估计

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核密度估计

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评级：0 浏览量：2549 收藏量：7 资源大小：2.16MB 上传时间：2021-07-13

: 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：5716 收藏量：6 资源大小：88KB 上传时间：2021-09-10

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评级：5 浏览量：1043 收藏量：0 资源大小：517B 上传时间：2024-08-26

: 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：1777 收藏量：3 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：767 收藏量：1 资源大小：5KB 上传时间：2023-09-11

: 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：1277 收藏量：4 资源大小：3KB 上传时间：2022-07-14

: 多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 - CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计 ### 多头注意力+自适应带宽核密度估计+ 区间预测 - CNN-BiGRU-MATT-ABKDE的多头注意力机制自适应带宽核密度估计 #### 核心知识点概述本篇文章主要介绍了如何在Matlab环境下实现一种结合了卷积神经网络...
评级：1 浏览量：348 收藏量：0 资源大小：2.02MB 上传时间：2024-04-19

: 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：3308 收藏量：20 资源大小：4KB 上传时间：2018-05-26

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

: 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：1600 收藏量：6 资源大小：1.67MB 上传时间：2020-10-12

: 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：2666 收藏量：7 资源大小：3KB 上传时间：2017-11-13

: 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：5299 收藏量：16 资源大小：1.86MB 上传时间：2018-05-31

: 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：318 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：4423 收藏量：28 资源大小：7KB 上传时间：2013-01-22

: 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：962 收藏量：4 资源大小：3KB 上传时间：2021-05-30

: 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

: BP-KDE神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测（Matlab完整源码和数据） 1.Matlab实现BP-KDE神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测（Matlab完整源码和数据）； 2.多变量单输出，包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线，MatlabR2021a及以上版本运行，提供多种置信区间！...
评级：0 浏览量：209 收藏量：1 资源大小：40KB 上传时间：2024-06-15

: 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：4506 收藏量：6 资源大小：1.85MB 上传时间：2019-03-05

: 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：3919 收藏量：8 资源大小：51KB 上传时间：2018-03-12

: 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

: 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：572 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-05-30

: 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：648 收藏量：2 资源大小：3KB 上传时间：2021-06-01

: 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：1064 收藏量：3 资源大小：51KB 上传时间：2018-03-12

: 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：176 收藏量：0 资源大小：191KB 上传时间：2021-02-24

: 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：761 收藏量：2 资源大小：21KB 上传时间：2021-06-01

: 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：2192 收藏量：14 资源大小：379KB 上传时间：2018-03-12

: 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：4679 收藏量：13 资源大小：4KB 上传时间：2016-01-26

: 海杂波分布建模：核密度估计方法本文提出了一种基于核密度估计的新型框架，该框架无需任何先验知识，能够更准确地建模海杂波分布。 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...
评级：3 浏览量：275 收藏量：0 资源大小：640KB 上传时间：2021-03-08

: DNN-KDE深度神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测（Matlab完整源码和数据） 1.Matlab实现DNN-KDE深度神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测； 2.多变量单输出，包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线，MatlabR2021a及以上版本运行，提供多种置信区间！评价指标包括R2、MAE、...
评级：5 浏览量：189 收藏量：0 资源大小：41KB 上传时间：2024-05-22

: 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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: 核密度估计_互信息计算_核密度估计_productz3j_互信息_核密度在数据分析和机器学习领域，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）和互信息（Mutual Information, MI）是两种非常重要的概念。它们在理解数据分布、特征选择以及建模过程中发挥着关键作用。首先，我们来...
评级：5 浏览量：433 收藏量：3 资源大小：88KB 上传时间：2021-09-10

: 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...
评级：0 浏览量：116 收藏量：0 资源大小：945KB 上传时间：2021-07-14

: 基于核密度估计的自适应重要抽样可靠性灵敏度分析 (2008年) 它首先利用马尔可夫链快速模拟失效域中的样本，然后采用核密度估计得到样本的密度函数，将之作为重要抽样密度函数。该密度函数将随着马尔可夫模拟样本的增加而趋于最优化的密度函数。将该方法运用到结构可靠性灵敏度...
评级：0 浏览量：341 收藏量：1 资源大小：372KB 上传时间：2021-05-13

: kde 核密度估计(KDE) **核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）详解** 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...
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: 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...
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: 核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析禹 ### 核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析 #### 摘要解析与核心观点本文探讨了城市空间中兴趣点（Point of Interest, POI）的分布模式及其密度对于基础设施规划和城市空间分析的重要意义。相较于其他...
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: 基于核密度估计的城市动态密集场景激光雷达定位该框架使用核密度估计的方法对改进后的多层次随机采样一致性算法和直方图滤波算法进行融合, 以有效克服多层次随机采样一致性算法在部分场景中的定位波动问题, 以及直方图滤波算法在位姿误差较大时的效率低下和局部...
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: 基于核密度估计的逆变器故障诊断方法 核密度估计逆变器故障诊断方法是一种结合时间序列相似性匹配技术的新颖故障诊断策略，适用于两电平三相电压源逆变器的开路故障检测。该方法由华中科技大学人工智能与自动化学院的施翼、杨焕文以及广东省智能机器人...
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: 基于神经网络分位数回归及核密度估计的概率密度预测方法本文介绍了一种结合神经网络分位数回归和核密度估计方法的概率密度预测方法，主要用于预测未来股票价格的连续分布情况。该方法的优点在于神经网络强大的非线性自适应能力，以及分位数回归在刻画解释变量方面的细致...
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: 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；...
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: 数据科学中核密度估计及KS检验的Matlab实现与优化内容概要：本文详细介绍了核密度估计（KDE）及其在Matlab中的实现，重点探讨了如何利用KS检验选择最优核函数。文章从基本概念出发，逐步深入到具体代码实现，涵盖了Normal、Box、Triangle和Epanechnikov四种常用核...
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: 核密度估计及KS检验：Matlab实现Normal、Box、Triangle、Epanechnikov四种核方法的数据拟合 核密度估计（KDE）的基本概念和原理，重点探讨了四种常用的核函数——Normal、Box、Triangle和Epanechnikov，并通过Matlab代码实现了这些核函数的核密度估计。文中还讲解了如何使用KS检验来评估不同核函数的效果，...
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: fast-kde:在 Python 中构建快速核密度估计器 (KDE) 的实验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（例如，tophat；不是 Gaussian）的内存访问，从而...
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: canshuguji.rar_参数估计_成绩分析_核密度_核密度估计_核密度函数在这个场景中，"canshuguji.rar_参数估计_成绩分析_核密度_核密度估计_核密度函数" 提供了一次针对学生成绩的深入分析。以下是关于这些概念的详细解释： 1. **参数估计**：参数是描述总体特征的未知数值，如平均分...
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