核密度估计KDE

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#神经网络 #sklearn #人工智能

核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种用于估计数据分布概率密度的方法。它通过计算测试样本在特征空间中的近邻样本个数，并利用核函数进行加权，以更灵活地估计概率密度。其中，近邻概念涉及超参数选择，而核函数的选择和调整对结果影响显著。这些技术常应用于数据挖掘和机器学习中的非参数密度估计问题。

一句话描述：核密度估计就是用测试样本在特征空间中近邻样本的个数除以样本总个数来估计测试样本的概率密度。这里有一个近邻的概念，在我理解还是有一个超参数的。另外，引入了一个核函数，给近邻的样本的频次加权，使频次不再是以1为单位，更灵活了，距离越远权重越低。

参考：机器学习算法（二十一）：核密度估计 Kernel Density Estimation(KDE)_意念回复的博客-优快云博客_kde 机器学习

核密度估计-Kernel density estimation--精华汇总_pandav5的专栏-优快云博客

核密度估计 Kernel Density Estimation(KDE)_南极企鹅-优快云博客_核密度估计

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十三、Sklearn核密度估计
Norni的博客
03-21 1429
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)算法将高斯混合理念扩展...
【机器学习-近邻算法-02】 | Scikit-Learn工具包进阶指南：机器学习sklearn.neighbors模块之核密度估计、缓存最近邻、邻域成分分析以及局部离群因子算法
一伦明悦的博客
05-22 1621
sklearn.neighbors是scikit-learn库中用于实现K近邻算法的模块。它提供了用于分类、回归、密度估计等任务的K近邻算法的实现。该模块包含了多种K近邻算法的实现，如基本的KNN分类器、回归器、最近邻图等。你可以使用该模块来构建K近邻模型，并对数据进行分类、回归等任务。
MATLAB-高斯核密度估计
03-25
主要用MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核！
核密度估计——从直方图到核密度（核函数）估计_带宽选择
weixin_43213559的博客
12-04 1万+
通过积分来验证密度估计的方法。我们可以使用插值函数approxfun来对频率多边形的估计进行插值，然后使用integrate函数对其进行积分，计算其在整个定义域内的总和是否等于1。上方的代码展示了这一过程：首先通过approxfun函数创建了插值函数fpoly，然后使用integrate函数对其进行积分。在输出中我们可以看到积分的结果非常接近1，并且误差极小这就验证了这个频率多边形密度估计符合概率密度的基本性质。
核密度估计（Kernel Density Estimation）
u014536536的博客
09-06 1187
核密度估计 核密度估计（Kernel Density Estimation）是百度的热力图的方式，可以用matlab来模拟！
精选资源
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
07-14
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KDE原理及Python实现（PDF｜CDF｜Kernel｜KDE）
weixin_45526117的博客
08-11 2881
一些情况下，数据分布是没有规律的，不能直接对应上常见的概率密度函数PDFs上。这种情况下，Kernel Density Estimator (KDE) 提供了一种对数据分布比较合理和乐观的表达。
数据生成基于核密度估计KDE的非参数概率建模方法研究：Matlab代{完整资源下载、分享}码实现与应用
最新发布
09-30
内容概要：本文围绕基于核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）的数据生成方法展开研究，重点介绍如何利用KDE从已有数据中学习概率密度分布，并据此生成符合原始数据统计特性的新样本。文中提供了完整的...
"基于BiGRU-KDE算法的区间预测：双向门控循环单元核密度估计在Matlab中的多变量单输出应用与评估",区间预测BiGRU-KDE基于双向门控循环单元的核密度估计KDE区间概率预测 Matlab
01-30
"基于BiGRU-KDE算法的区间预测：双向门控循环单元核密度估计在Matlab中的多变量单输出应用与评估",区间预测BiGRU-KDE基于双向门控循环单元的核密度估计KDE区间概率预测 Matlab语言 1.多变量单输出预测，算法新颖，用...
核密度估计法支持下的网络空间POI点可视化与分析 禹
10-27
：城市空间ＰＯＩ点的分布模式、分布密度在基础设施规划、城市空间分析中具有重要意义，表达该特征的核密度法由于顾及了地理学第一定律的区位影响，比其他密度表达方法（如样方密度、基于Ｖｏｒｏｎｏｉ图密度）占优。然而，传统的核密度计算方法往往基于二维延展的欧 氏空间，忽略了城市网络空间中设施点的服务功能及相互联系发生于网络路径距离而非欧氏距离的事 实。本研究针对该缺陷，给出了网络空间核密度计算模型，分析了核密度方法在置入网络结构中受多种 约束条件的扩展模式，讨论了衰减阈值及高度极值对核密度特征表达的影响。通过实际多种ＰＯＩ点分 布模式（随机型、稀疏型、区域密集型、线状密集型）下的核密度分析试验，讨论了ＰＯＩ基础设施在城市 区域中的分布特征、影响因素、服务功能。
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
05-30
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的多模态密度时不会出现准确性故障（参见示例）。 输入： data - 具有连续数据的 N x 2 数组n - 计算密度的 n x n 网格的大小n 必须是 2 的幂，否则 n=2^ceil(log2(n)); 默认值为 2^8； MIN_XY,MAX_XY - 计算密度的边界框的限制； 格式是： MIN_XY=[lower_Xlim,lower_Ylim] MAX_XY=[upper_Xlim,upper_Ylim]。 dafault 限制计算如下： MAX=max(数据,[],1); MIN=min(data,[],1); 范围=最大值-最小值； MAX_XY=MAX+范围/4； MI
【sklearn第二十四讲】密度估计
wong2016的博客
07-31 7944
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 密度估计普遍用于无监督学习、特征工程和数据建模。最流行和使用的密度估计技术是混合模型，例如高斯混合模型，基于邻居的方法，例如核密度估计。密度估计的概念很简单，大多数人已经熟悉了一种常见的密度估计技术：直方图。 密度估计：直方图 一个直方图是一个简单的数据可视化方法，它定义了间隔(bins), 落入每...
核密度估计及其最优带宽计算
Jimmysaid的博客
02-24 5855
许多实际问题中，总体的分部类型事先并不知道。这就需要我们，首先根据实际情况对总体的分布类型提出某种假设，然后再根据样本提供的信息检验此假设是否合理。这种假设检验称为或以上方法可以实现当个曲线的检验。当涉及多个曲线检验时。
【计算机数学】核密度估计与自适应带宽的核密度估计
热门推荐
码农康康
06-29 4万+
最近看论文，发现一个很不错的概率密度估计方法。在此小记一下。 先来看看准备知识。 密度估计经常在统计学中作为一种使用有限的样本来估计其概率密度函数的方法。 我们在研究随机变量的过程中，随机变量的概率密度函数的作用是描述随机变量的特性。（概率密度函数是用来描述连续型随机变量取值的密集程度的，举例：某地某次考试的成绩近似服从均值为80的正态分布,即平均分是80分,由正态分布的图形知x=80时的函数
核密度估计原理及spark&python实现
sgyuanshi的博客
08-03 1万+
核密度估计属于非参数估计，它主要解决的问题就是在对总体样本的分布未知的情况，如何估计样本的概率分布。 像平时，我们经常也会用直方图来展示样本数据的分布情况，如下图： 但是，直方图有着明显的缺点： 非常不平滑，邻近的数据无法体现它们的差别； 不同的bins画出的直方图差别非常大； 无法计算概率密度值。 核密度估计 核密度估计就可以很好的解决直方图存在的问题，它的原理其实也很简单：当你需要估计一...
【LSTM区间预测】基于集成学习双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度BiLSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测附Matlab实现
m0_60703264的博客
01-25 1686
本文提出了一种基于集成学习的双向长短期记忆神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测方法。该方法将双向长短期记忆神经网络与自适应带宽核密度估计相结合，并通过集成学习进一步提高预测精度。首先，使用双向长短期记忆神经网络对历史数据进行建模，并获得预测值和预测区间。然后，使用自适应带宽核密度估计对预测区间进行估计，并获得更精确的预测区间。最后，通过集成学习将多个模型的预测结果进行融合，进一步提高预测精度。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了良好的预测效果。
核密度聚类（二）核密度估计、自适应核密度的数学原理
guoyc439的博客
02-22 6809
1 分布密度函数 给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法： 1.1 参数估计方法 简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与真实分布的模型； 1.2 非参数估计 和参数估计不同，非参数估计并不加入任何先验知识，而是根据数据本身的特点、性质来拟合分布，这样能比参数估计方法得出更好的模型。核密度估计就是非参数估计中的一种，由Rosenbla...
深入探讨核密度估计（KDE）：从原理到应用
weixin_52734695的博客
08-16 4890
核密度估计是一种用于估计随机变量的概率密度函数的非参数方法。与直方图不同，KDE 不依赖于固定的 bin，而是通过每个数据点的“核”函数来平滑地估计整个数据的分布。简单来说，KDE 是通过对每个数据点施加一个光滑的函数，然后将所有这些函数叠加来估计数据的密度。1.1 核函数在KDE中，核函数是一个对称的、面积为1的光滑函数。常用的核函数包括高斯核、三角核和均匀核等。高斯核函数最为常见，其定义如下：这种核函数的形状类似于正态分布，能够平滑地处理数据，避免了直方图的阶梯效应。
核密度估计KDE工具箱：实现与应用
核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种用于估计概率密度函数的非参数方法。在统计学和机器学习领域，KDE被广泛应用于数据平滑处理、概率分布估计以及各种密度估计问题中。在处理背景建模时，KDE...
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