E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
parzen
非参数估计
(本文仅用于个人学习,大部分来源于上课ppt)非参数估计能处理任意的概率分布,而无需假设密度函数,主要的方法有直方图估计,K-NN,
parzen
窗估计。
b92fc915f350
·
2024-01-04 08:20
模式分类实验三
Parzen
窗和K-近邻
这次机器学习的实验是第四章非参数技术课后上机题,4.3和4.4下面从实验报告中截取代码及部分运行结果工具:matlab4.3节2.考虑对于表格中的数据进行
Parzen
窗估计和设计分类器。
雪落潇寒
·
2023-11-13 09:48
机器学习
机器学习
机器学习模型超参数优化最常用的5个工具包!
Optuna:使用随机搜索、
Parzen
估计器(TPE)和基于群体
Python数据挖掘
·
2023-11-11 11:42
机器学习
数据分析及可视化
python
机器学习
深度学习
人工智能
MATLAB身高体重识别性别
改用
Parzen
窗法或者kn近邻法估计概率密度函数,得出贝叶
zouroot
·
2023-10-28 05:56
机器学习
算法
计算机视觉
matlab
体重 年龄 性别 身高 预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
改用
Parzen
窗法或者kn近邻法估计概率密度函数,得出贝叶
Siului
·
2023-10-28 05:22
体重
年龄
性别
身高
预测鞋码
从零开始实现核密度估计(kernel density estimation,KDE)-python实现
问题背景核密度估计(kerneldensityestimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名
Parzen
sdf57
·
2023-08-28 23:07
基于概率神经网络的变压器故障诊断
1.案例背景1.1PNN概述概率神经网络(probabilisticneuralnetworks.PNN)是D.F.Specht博士在1989年首先提出的,是一种基于Bayes分类规则与
Parzen
窗的概率密度函数估计方法发展而来的并行算法
配电网和matlab
·
2023-08-13 15:49
神经网络
人工智能
深度学习
概率密度函数的非参数估计方法
概率密度函数的非参数估计方法1.
Parzen
窗方法2.kn近邻估计\qquad直接由样本来估计概率密度p(x)p(\boldsymbol{x})p(x)的方法,称为非参数方法(non-parametricmethod
zfoox
·
2023-04-21 03:11
机器学习
python
人工智能
模式识别 —— 考试复习
模式识别——考试复习文章目录模式识别——考试复习贝叶斯估计meanshift中
parzen
窗的使用中间距离法SVM中对偶变换贝叶斯估计meanshift中
parzen
窗的使用初始化:选择一个初始点作为
Parzen
梦里一声何处鸿
·
2023-04-03 05:37
模式识别
机器学习
聚类
算法
《机器学习实战》第一章 机器学习基础
常见机器学习算法监督学习算法无监督学习算法k-近邻算法K-均值线性回归最大期望算法朴素贝叶斯算法DBSCAN局部加权线性回归
Parzen
窗设计支持向量机Ridge回归决策树Lasso最小回归系数
这菜真辣
·
2023-02-06 18:18
大数据和机器学习基础
机器学习
数据
TPE原理总结
dict','literal','broadcast_best','getitem','sub','array_union','mul','add','ap_split_trials','adaptive_
parzen
_normal
数学工具构造器
·
2023-01-19 16:52
python
PNN神经网络概述
概率神经网络以
Parzen
窗口函数为激活函数,其同时包含了径向基神经网络与经典的概率密度估计算法的优势,因此在识别与分类方面,与传统的BP神经网络相比具有较为明显的性能优势。
fpga和matlab
·
2023-01-11 09:35
MATLAB
PNN概率神经网络
神经网络
国科大模式识别导论作业2:
Parzen
窗估计
现需要采用
Parzen
窗方法对概率密度函数进行估计。请分别编程实现方窗和高斯窗情形下的概率密度函数估计;请讨论窗宽的影响,并画出几种不同窗宽取
ChessZH
·
2022-12-27 07:07
学习记录
python
m基于GRNN广义回归神经网络的飞机发动机剩余寿命预测matlab仿真,训练集采用C-MAPSS数据集
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述GRNN建立在非参数核回归基础上,以样本数据为后验条件,通过执行诸如
Parzen
非参数估计,从观测样本里求得自变量和因变量之间的联结概率密度函数之后
我爱C编程
·
2022-12-25 10:41
Matlab深度学习
GRNN
飞机发动机剩余寿命预测
C-MAPSS数据集
PNN神经网络概述
概率神经网络以
Parzen
窗口函数为激活函数,其同时包含了径向基神经网络与经典的概率密度估计算法的优势,因此在识别与分类方面,与传统的BP神经网络相比具有较为明显的性能优势。
马少爷
·
2022-12-09 12:58
深度学习
计算机视觉
神经网络
机器学习
深度学习
实验二 总体概率密度分布的非参数估计
一、实验目的本实验旨在加深对基于
Parzen
窗的概率密度估计方法的理解,加深非参数估计基本思想的认识和理解。
Universe & Black
·
2022-12-07 11:58
算法
matlab
深度学习
【机器学习】--非参数估计实验
parzen
窗以及k-近邻概率密度
一.实验题目(所用参考教材:《模式分类》---机械工业出版社李宏东姚天翔等译)4-3.考虑对于表格中的数据进行
parzen
窗估计和设计分类器,窗函数为一个球形的高斯函数,编写程序,使用
parzen
窗估计方法对一个任意的样本点
weixin_30604651
·
2022-11-22 02:44
实验——参数估计与非参数估计
目录1最大似然估计1.1实验要求1.2实验思路1.3代码实现1.4实验结果2
Parzen
窗2.1实验要求2.2实验思路2.3代码实现2.4实验结果3K近邻3.1实验要求3.2实验思路3.3代码实现及结果
Sunburst7
·
2022-11-22 02:37
机器学习
概率论
机器学习
人工智能
论文笔记:Spatial-Temporal Person Re-identification 时空行人重识别
论文下载:https://arxiv.org/pdf/1812.03282.pdf读前需掌握的知识:Parzenwindow概率密度估计:
Parzen
窗方法-知乎拉普拉斯平滑:理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑
随便写点笔记
·
2022-09-27 07:22
re-ID
深度学习
计算机视觉
模式识别——3 概率密度函数的估计
3.3.1贝叶斯估计3.3.2贝叶斯学习3.3.3正态分布时的贝叶斯估计3.3.4其它分布的情况3.4概率密度估计的非参数方法3.4.1非参数估计的基本原理与直方图方法3.4.2KN进邻估计方法3.4.3
Parzen
米妮爱分享
·
2021-06-06 11:03
概率密度估计之
Parzen
Window
kerneldensityestimation是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名
Parzen
洌泉_就这样吧
·
2021-04-26 19:30
机器学习
数据分析
parzen
窗估密度函数
parzen
窗是一种非参数估计概率密度的方法。
无名小卒1990
·
2020-09-12 14:33
matlab
模式识别与机器学习
6.3.1 Nadaraya-Watson模型(PRML读书笔记)
假设我们有⼀个训练集{xn,tn}\{\textbf{x}_n,t_n\}{xn,tn},我们使⽤
Parzen
密度估计来对联合分布p(x,t)p(
笑看风云之变换
·
2020-08-18 08:22
机器学习
PRML读书笔记
Parzen
window概率密度估计
Parzenwindow概率密度估计http://blog.sina.com.cn/s/blog_679e13290101cpr1.html作者讲的非常详细,非常好。这个图表示的是均匀核:http://wenku.baidu.com/view/4425921a650e52ea5518986c.html-----这个讲的就不够细了。这是表示的是高斯核,原作者已经说了,即高斯函数(求和符号右边部分,t
yutiannanjingjiangsu
·
2020-08-17 10:20
OPENCV2
[模式分类]
Parzen
窗概率密度估计与Kn近邻概率密度估计
4.3.2考虑到对于表格中的数据进行
Parzen
窗估计和设计分类器。
亚尔诺炽焰
·
2020-08-17 03:50
Pattern
Recognition
LDA模型
.discriminativemodel,就是由样本直接设计判别函数,例如SVM;2.generativemodel,就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法:混合高斯模型GMM;非参数方法
Parzen
提灯夜行者
·
2020-08-16 08:59
数据挖掘
allocation
matlab
each
google
methods
算法
核密度估计原理
核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名
Parzen
窗(Parzenwindow)。
searcher_go_go
·
2020-08-14 03:44
模式识别:非参数估计法之
Parzen
窗估计和k最近邻估计
本实验的目的是学习
Parzen
窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中,我们假设概率密度函数的参数形式已知,即判别函数J(.)的参数是已知的。
Herbert_Zero
·
2020-08-11 03:19
模式识别与机器学习
模式分类理论与方法
机器学习——概率密度估计随笔
概率密度估计笔记概率与统计关系参数估计似然与概率似然函数与概率函数极大似然估计最大后验估计(MAP)贝叶斯估计非参数估计直方图
Parzen
窗(核密度估计)概率与统计关系先捋清楚概率和统计分别是啥意思。
weberyoung
·
2020-08-08 19:46
机器学习
R语言与非参数统计(核密度估计)
R语言与非参数统计(核密度估计)核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名
Parzen
窗(
yujunbeta
·
2020-08-07 22:14
数理统计
R语言
山东大学软件学院2018机器学习期末考试(回忆版)
一、名词解释(5*4)1、机器学习2、主动学习3、ID34、神经网络二、简答题(10*3)1、简述
Parzen
窗方法的原理和过程。证明为什么可以用高斯概率密度函数作为窗函数。
ForestMonkey
·
2020-07-11 18:52
考试题
【MATLAB】模式识别——非参数估计算法(
Parzen
窗+K近邻算法)及其参数选择
文章目录1.非参数估计原理2.
Parzen
窗2.1.算法原理2.2.Matlab实现与参数探究3.K近邻3.1.算法原理3.2.Matlab实现与参数探究1.非参数估计原理\qquad已知一个样本的概率分布时
非线性光学元件
·
2020-07-08 22:29
Matlab
模式识别
线性分类器之Fisher线性判别-MATLAB实现
在许多实际问题中,由于样本特征空间的类条件密度函数常常很难确定,利用
Parzen
窗等非参数方法估计分布往往需要大量样本,而且随着特征空间维数的增加所需样本数急剧增加,因此在实际问题中,往往不去求类条件概率密度函数
Z-Jackie
·
2020-07-07 01:56
模式识别算法MATLAB实现
窗函数的C语言实现
0,BartLettHann,BlackMan,BlackManHarris,Bohman,Chebyshev,FlatTop,Gaussian,Hamming,Hann,Kaiser,Nuttal,
Parzen
weixin_34319374
·
2020-06-28 16:13
AutoML 系列 - Hyperopt的介绍及使用
Hyperopt-Sklearn进行介绍Hyperopt为一个超参数优化的库,主要使用的是SMBO(Sequentialmodel-basedoptimization)系列算法,包括:randomsearch,Tree-of-
Parzen
-Estimators
转行的炼丹师
·
2020-06-23 23:20
超参数优化
Matlab中使用varargin来实现 参数可变的函数
在写《用Matlab演示
Parzen
窗法》的时候,我还不知道怎样在m中设计可变参数函数。后来阅读一些m自带函数源码时发现了它的秘密,只要将最后一个参数设置为varargin,就可以实现。
沉睡的牛仔
·
2020-06-23 05:25
非参数估计——核密度估计(
Parzen
窗)
核密度估计,或
Parzen
窗,是非参数估计概率密度的一种。
颀周
·
2020-04-11 20:00
机器学习:
Parzen
窗、k-nn
一、问题描述1、考虑对于表格中的数据进行
Parzen
窗估计和设计分类器。窗函数为一个球形的高斯函数,如下所示:(a)编写程序,使用
Parzen
窗估计方法对一个任意的测试样本点x进行分类。
ForTheDreamSMS
·
2018-07-27 16:55
机器学习
Parzen
Window and Likelihood
于是找到源代码
parzen
_ll.py来看
Nianzu_Ethan_Zheng
·
2018-01-30 23:04
Parzen
window 概率密度估计
Parzen
窗估计属于非参数估计的核方法的一种。
billbliss
·
2018-01-25 17:27
机器学习
概率密度估计
非参数估计分三种,直方图、
Parzen
窗法(核密度估计)和Kn近邻法直方图很好理解,核密度估计在直方图的基础
追梦不止,静心致远
·
2017-06-20 17:09
机器学习
统计学
机器学习 —— 基础整理(三)生成式模型的非参数方法:
Parzen
窗估计、k近邻估计;k近邻分类器
本文简述了以下内容:(一)生成式模型的非参数方法(二)
Parzen
窗估计(三)k近邻估计(四)k近邻分类器(k-nearestneighbor,kNN)(一)非参数方法(Non-parametricmethod
Determined22
·
2017-04-13 16:00
parzen
窗方法和k近邻方法估计概率密度
机器学习实验四,详情请参考《模式分类》第二版第四章课后上机练习4.3、4.4节实验环境:Matlab2016aParzen窗估计方法:已知测试样本数据x1,x2,…,xn,在不利用有关数据分布的先验知识,对数据分布不附加任何假定的前提下,假设R是以x为中心的超立方体,h为这个超立方体的边长,对于二维情况,方形中有面积V=h^2,在三维情况中立方体体积V=h^3。根据以下公式,表示x是否落入超立方体
山高路远坑很深
·
2017-04-06 22:53
机器学习
机器学习
matlab
parzen窗估计法算法
k近邻算法
Parzen
window概率密度估计
http://blog.sina.com.cn/s/blog_679e13290101cpr1.html主要参考资料:http://www.personal.rdg.ac.uk/~sis01xh/teaching/CY2D2/Pattern2.pdf在数学上一个连续概率密度函数p(x)的需满足以下的条件:1、x在a和b之间的概率为:2、对所有的x,p(x)非负3、p(x)的积分值为1最经常使用的概
wust_tanyao
·
2016-10-30 16:59
LDA论文导读
.discriminativemodel,就是由样本直接设计判别函数,例如SVM;2.generativemodel,就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法:混合高斯模型GMM;非参数方法
Parzen
cornerCao
·
2016-08-23 15:43
机器学习
机器学习实战(一)——kNN算法
最近选修了计算机学院的模式识别课,其中讲到了
Parzen
窗和kNN算法这两种对于总体的非参数估计方法,之前在机器学习实战中用kNN算法进行了手写数字识别,今天继续用
Parzen
窗原理的PNN(概率神经网络
lvsolo
·
2016-03-14 00:00
python
ML
Kernel density estimation 核密度估计
kerneldensityestimation是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt(1955)和EmanuelParzen(1962)提出,又名
Parzen
Evan_Gu
·
2015-11-10 22:08
数学基础
直方图法、Kn近邻估计法、
Parzen
窗法
当需要估计的概率密度函数的形式未知,比如我们并不能知道样本的分布形式时,我们就无法用最大似然估计方法或贝叶斯估计方法来进行参数估计,而应该用非参数估计方法。这里就介绍三种非参数估计方法。需要知道的是,作为非参数方法的共同问题是对样本数量需求较大,只要样本数目足够大众可以保证收敛于任何复杂的位置密度,但是计算量和存储量都比较大。当样本数很少时,如果能够对密度函数有先验认识,则参数估计能取得更好的估计
Angel_Yuaner
·
2015-08-24 14:55
概率论&数理统计
你应该掌握的四种参数估计技术
常用的方法由直方图方法、神经网络方法、
Parzen
窗法和Kn近邻法。而参数估计则是先假定研究问题具有某种数学模型,如正态分布、二项分布等,再利用已知类别的学习样本,估计模型里的参数。
Zhang_P_Y
·
2015-08-22 16:28
机器学习
机器学习杂烩
你应该掌握的四种参数估计技术
常用的方法由直方图方法、神经网络方法、
Parzen
窗法和Kn近邻法。而参数估计则是先假定研究问题具有某种数学模型,如正态分布、二项分布等,再利用已知类别的学习样本,估计模型里的参数。
LG1259156776
·
2015-08-22 16:00
概率
统计学
参数估计
似然函数
密度估计
上一页
1
2
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他