| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
In statistica, la stima kernel di densità … In statistica, la stima kernel di densità (o kernel density estimation) è un metodo non parametrico utilizzato per il riconoscimento di pattern e per la classificazione attraverso una stima di densità negli spazi metrici, o spazio delle feature. Per ogni x all'interno dello spazio delle feature, l'algoritmo permette di calcolare la probabilità di appartenere ad una classe C, considerando la densità di C in un intorno k del punto x. Il metodo si basa su un intorno di dimensione fissa calcolata in funzione al numero di osservazione N. È nota anche come metodo delle finestre di Parzen-Rosenblatt o delle finestre di Parzen, dagli statistici e .e finestre di Parzen, dagli statistici e .
, En statistique, l’estimation par noyau (ou … En statistique, l’estimation par noyau (ou encore méthode de Parzen-Rosenblatt ; en anglais, kernel density estimation ou KDE) est une méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire. Elle se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par un histogramme.a méthode d’estimation par un histogramme.
, Die Kerndichteschätzung (auch Parzen-Fenst … Die Kerndichteschätzung (auch Parzen-Fenster-Methode; englisch kernel density estimation, KDE) ist ein statistisches Verfahren zur Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen. In der klassischen Statistik geht man davon aus, dass statistische Phänomene einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen und dass sich diese Verteilung in Stichproben realisiert. In der nichtparametrischen Statistik werden Verfahren entwickelt, um aus der Realisierung einer Stichprobe die zu Grunde liegende Verteilung zu identifizieren. Ein bekanntes Verfahren ist die Erstellung eines Histogramms. Nachteil dieses Verfahrens ist, dass das resultierende Histogramm nicht stetig ist. Vielfach ist aber davon auszugehen, dass die zu Grunde liegende Verteilung eine stetige Dichtefunktion hat, etwa die Verteilung von Wartezeiten in einer Schlange oder der Rendite von Aktien. Die im Folgenden beschriebenen Kerndichteschätzer sind dagegen Verfahren, die eine stetige Schätzung der unbekannten Verteilung ermöglichen. Genauer: Ein Kerndichteschätzer ist ein gleichmäßig konsistenter, stetiger Schätzer der Dichte eines unbekannten Wahrscheinlichkeitsmaßes durch eine Folge von Dichten.chkeitsmaßes durch eine Folge von Dichten.
, 核密度估计（英語：Kernel Density Estimation (KDE)）是 … 核密度估计（英語：Kernel Density Estimation (KDE)）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属於之一，由Rosenblatt (1955)和(1962)提出，又名（Parzen window）。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。 核密度估计在估计边界区域的时候会出现。 在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。 一些比较常用的核函数是：均匀核函数，加入带宽后：。 三角核函数，加入带宽后：。 伽马核函数。常用的核函数是：均匀核函数，加入带宽后：。 三角核函数，加入带宽后：。 伽马核函数。
, カーネル密度推定（カーネルみつどすいてい、英: kernel density estimation）は、統計学において、確率変数の確率密度関数をするノンパラメトリック手法のひとつ。の名をとってパルツェン窓（英: Parzen window）とも。大まかに言えば、ある母集団の標本のデータが与えられたとき、カーネル密度推定を使えばその母集団のデータを外挿できる。 ヒストグラムは、一様なカーネル関数によるカーネル密度推定量と見ることもできる。
, Ядерная оценка плотности (ЯОП, англ. Kerne … Ядерная оценка плотности (ЯОП, англ. Kernel Density Estimation, KDE) — это непараметрический способ плотности случайной величины. Ядерная оценка плотности является задачей сглаживания данных, когда делается заключение о совокупности, основываясь на конечных выборках данных. В некоторых областях, таких как обработка сигналов и математическая экономика, метод называется также методом окна Парзена-Розенблатта. Как считается, Эммануэль Парзен и Мюррей Розенблатт независимо создали метод в существующем виде.ависимо создали метод в существующем виде.
, В статистиці, я́дрова оці́нка густини́ роз … В статистиці, я́дрова оці́нка густини́ розпо́ділу (англ. Kernel density estimation) — це непараметричний метод оцінки функції густини випадкової величини за вибіркою. Ядрова оцінка густини є важливою задачею згладжування даних; при застосуванні методу судження щодо статистичних властивостей популяції здійснюється на базі скінченної вибірки. В деяких галузях (таких як обробка сигналів, економетрика) поряд з ядровою оцінкою густини використовують назву вікно Парцель-Розенблата, на честь та , котрі незалежно один від одного створили метод в теперішньому його вигляді.творили метод в теперішньому його вигляді.
, Estymator jądrowy gęstości lub jądrowy est … Estymator jądrowy gęstości lub jądrowy estymator gęstości – rodzaj estymatora nieparametrycznego, przeznaczony do wyznaczania gęstości rozkładu zmiennej losowej, na podstawie uzyskanej próby, czyli wartości jakie badana zmienna przyjęła w trakcie dotychczasowych pomiarów. Badana zmienna losowa może być jedno- lub wielowymiarowa. Przynależność do grupy metod nieparametrycznych oznacza, że przy ich stosowaniu nie jest wymagana a priori informacja o typie występującego rozkładu (np. czy jest on normalny, czy Cauchy’ego itp.). Klasyczne parametryczne metody estymacji gęstości wymagały wcześniejszego ustalenia takiego typu, po czym – w ramach ich stosowania – jedynie wyznaczano wartości istniejących w jego definicji parametrów. Najprostszym nieparametrycznym estymatorem gęstości jest histogram. Estymator jądrowy w pewnym stopniu przypomina odpowiednio wygładzony wykres histogramu o małej szerokości cel. Estymator jądrowy gęstości jest często używany do analizy danych w licznych dziedzinach nauki i zagadnień praktycznych, zwłaszcza z zakresu technik informacyjnych, automatyki, zarządzania oraz wspomagania decyzji itp. zarządzania oraz wspomagania decyzji itp.
, Em Estatística, estimativa de densidade po … Em Estatística, estimativa de densidade por Kernel (EDK) é uma forma não-paramétrica para estimar a Função densidade de probabilidade (FDP) de uma variável aleatória. Estimativa da densidade por Kernel é um problema fundamental de suavização de dados onde inferências sobre a população são feitas com base em uma amostra de dados finita. Em alguns campos, como o Processamento de sinais e Econometria é também denominado como o método da janela de Parzen-Rosenblatt, devido aos nomes de Emanuel Parzen e Murray Rosenblatt, que são creditados por criá-lo de forma independente em sua forma atual. de forma independente em sua forma atual.
, In statistics, kernel density estimation ( … In statistics, kernel density estimation (KDE) is the application of kernel smoothing for probability density estimation, i.e., a non-parametric method to estimate the probability density function of a random variable based on kernels as weights. KDE answers a fundamental data smoothing problem where inferences about the population are made, based on a finite data sample. In some fields such as signal processing and econometrics it is also termed the Parzen–Rosenblatt window method, after Emanuel Parzen and Murray Rosenblatt, who are usually credited with independently creating it in its current form. One of the famous applications of kernel density estimation is in estimating the class-conditional marginal densities of data when using a naive Bayes classifier, which can improve its prediction accuracy.which can improve its prediction accuracy.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Kernel_density.svg?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://web.maths.unsw.edu.au/~zdravkobotev/kde.R +
, http://2000.jukuin.keio.ac.jp/shimazaki/res/kernel.html +
, https://CRAN.R-project.org/package=DataVisualizations +
, http://libagf.sf.net +
, http://www.mvstat.net/tduong/research/seminars/seminar-2001-05 +
, http://nuklei.sourceforge.net/ +
, http://www.math.muni.cz/english/science-and-research/developed-software/232-matlab-toolbox.html +
, https://cran.r-project.org/web/packages/KernSmooth/index.html +
, https://cran.r-project.org/web/packages/btb/index.html +
, https://cran.r-project.org/web/packages/evmix/index.html +
, https://cran.r-project.org/web/packages/ks/index.html +
, http://pcarvalho.com/things/kerneldensityestimation/index.html +
, https://numerics.mathdotnet.com/api/MathNet.Numerics.Statistics/KernelDensity.htm +
, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/14034-kernel-density-estimator +
, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/17204-kernel-density-estimation +
, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/58312-kernel-density-estimator-for-high-dimensions +
, http://hackage.haskell.org/package/statistics +
, https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.plot.kde.html +
, https://kdepy.readthedocs.io/en/latest/ +
, https://pypi.python.org/packages/source/P/PyQt-Fit/PyQt-Fit-1.3.4.tar.gz +
, https://getdist.readthedocs.io +
, http://www.wessa.net/rwasp_density.wasp +
, http://www.rsc.org/Membership/Networking/InterestGroups/Analytical/AMC/Software/kerneldensities.asp +
, http://search.cpan.org/~janert/Statistics-KernelEstimation-0.05 +
, https://github.com/JuliaStats/KernelDensity.jl +
, http://pythonhosted.org/PyQt-Fit/mod_kde.html +
, https://github.com/r0fls/swiftstats +
, http://www.umiacs.umd.edu/~morariu/figtree/ +
, https://github.com/markrogoyski/math-php +
, http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/estimators/KernelEstimator.html +
, https://cran.r-project.org/web/packages/np/index.html +
, https://cran.r-project.org/web/packages/sm/index.html +
, https://pandas.pydata.org/ +
, http://wiki.originlab.com/~originla/ltwiki/index.php%3Ftitle=Category:LabTalk_Programming +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
2090057
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
38057
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1122436744
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Econometrics +
, http://dbpedia.org/resource/Python_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/IGOR_Pro +
, http://dbpedia.org/resource/Mean-shift +
, http://dbpedia.org/resource/Characteristic_function_%28probability_theory%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_density_function +
, http://dbpedia.org/resource/Origin_%28data_analysis_software%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Naive_Bayes_classifier +
, http://dbpedia.org/resource/Analytica_%28software%29 +
, http://dbpedia.org/resource/NAG_Numerical_Library +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_population +
, http://dbpedia.org/resource/Heat_kernel +
, http://dbpedia.org/resource/PHP +
, http://dbpedia.org/resource/Free_parameter +
, http://dbpedia.org/resource/Density_estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Mean_integrated_squared_error +
, http://dbpedia.org/resource/Heat_equation +
, http://dbpedia.org/resource/Microsoft_Excel +
, http://dbpedia.org/resource/Bernard_Silverman +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Minitab +
, http://dbpedia.org/resource/Scale_space +
, http://dbpedia.org/resource/Risk_function +
, http://dbpedia.org/resource/Apache_Spark +
, http://dbpedia.org/resource/Univariate +
, http://dbpedia.org/resource/Categorical_variable +
, http://dbpedia.org/resource/F_Sharp_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Murray_Rosenblatt +
, http://dbpedia.org/resource/Weka_%28machine_learning%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Swift_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Haskell_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/C_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/GNU_Octave +
, http://dbpedia.org/resource/Variable_kernel_density_estimation +
, http://dbpedia.org/resource/JMP_%28statistical_software%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Little_o_notation +
, http://dbpedia.org/resource/C%2B%2B +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_deviation +
, http://dbpedia.org/resource/Cross-validation_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Thermodynamics +
, http://dbpedia.org/resource/Java_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Multivariate_kernel_density_estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_normal +
, http://dbpedia.org/resource/Smoothing +
, http://dbpedia.org/resource/Non-parametric_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/ELKI +
, http://dbpedia.org/resource/Histograms +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_regression +
, http://dbpedia.org/resource/D3js +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_smoothing +
, http://dbpedia.org/resource/File:Comparison_of_1D_bandwidth_selectors.png +
, http://dbpedia.org/resource/File:Comparison_of_1D_histogram_and_KDE.png +
, http://dbpedia.org/resource/Manifold_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_sample +
, http://dbpedia.org/resource/File:Kernel_density.svg +
, http://dbpedia.org/resource/File:Kernel_density_estimation%2C_comparison_between_rule_of_thumb_and_solve-the-equation_bandwidth.png +
, http://dbpedia.org/resource/Discrete_Laplace_operator +
, http://dbpedia.org/resource/Random_number_generator +
, http://dbpedia.org/resource/Emanuel_Parzen +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Environmental_Systems_Research_Institute +
, http://dbpedia.org/resource/Dirac_delta_function +
, http://dbpedia.org/resource/Gnuplot +
, http://dbpedia.org/resource/Random_variable +
, http://dbpedia.org/resource/Probability_density_estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Mlpack +
, http://dbpedia.org/resource/Fourier_transform +
, http://dbpedia.org/resource/C_Sharp_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Julia_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/JavaScript +
, http://dbpedia.org/resource/MATLAB +
, http://dbpedia.org/resource/Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Rug_plot +
, http://dbpedia.org/resource/SAS_%28software%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Nonparametric_statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Stata +
, http://dbpedia.org/resource/Mathematica +
, http://dbpedia.org/resource/Independent_and_identically_distributed_random_variables +
, http://dbpedia.org/resource/Big_o_notation +
, http://dbpedia.org/resource/Signal_processing +
, http://dbpedia.org/resource/CrimeStat +
, http://dbpedia.org/resource/Math.NET_Numerics +
, http://dbpedia.org/resource/Bandwidth_%28computing%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Diffusion_map +
, http://dbpedia.org/resource/Interquartile_range +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Estimation_of_densities +
, http://dbpedia.org/resource/R_%28programming_language%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Weight_function +
, http://dbpedia.org/resource/Perl +
, http://dbpedia.org/resource/Head/tail_Breaks +
, http://dbpedia.org/resource/Gaussian_mixture_model +
, http://dbpedia.org/resource/Gaussian_function +
, http://dbpedia.org/resource/Marginal_distribution +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Commons_category +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:= +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Pi +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Estimation_of_densities +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Nonparametric_statistics +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Way +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation?oldid=1122436744&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Kernel_density.svg +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Kernel_density_estimation%2C_comparison_between_rule_of_thumb_and_solve-the-equation_bandwidth.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Comparison_of_1D_bandwidth_selectors.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Comparison_of_1D_histogram_and_KDE.png +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation +
|
| owl:sameAs |
http://rdf.freebase.com/ns/m.04y1kz +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%AB%E5%AF%86%E5%BA%A6%E6%8E%A8%E5%AE%9A +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%AF%D0%B4%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%BE%D1%86%D1%96%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%B3%D1%83%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B8_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D1%96%D0%BB%D1%83 +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Estymator_j%C4%85drowy_g%C4%99sto%C5%9Bci +
, http://it.dbpedia.org/resource/Stima_kernel_di_densit%C3%A0 +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E6%A0%B8%E5%AF%86%E5%BA%A6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 +
, http://fi.dbpedia.org/resource/Ydinestimointi +
, http://pt.dbpedia.org/resource/Estimativa_de_densidade_kernel +
, https://global.dbpedia.org/id/4Fbd8 +
, http://de.dbpedia.org/resource/Kerndichtesch%C3%A4tzer +
, http://fr.dbpedia.org/resource/Estimation_par_noyau +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%AF%D0%B4%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BF%D0%BB%D0%BE%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8 +
, http://dbpedia.org/resource/Kernel_density_estimation +
, http://www.wikidata.org/entity/Q458825 +
|
| rdfs:comment |
In statistics, kernel density estimation ( … In statistics, kernel density estimation (KDE) is the application of kernel smoothing for probability density estimation, i.e., a non-parametric method to estimate the probability density function of a random variable based on kernels as weights. KDE answers a fundamental data smoothing problem where inferences about the population are made, based on a finite data sample. In some fields such as signal processing and econometrics it is also termed the Parzen–Rosenblatt window method, after Emanuel Parzen and Murray Rosenblatt, who are usually credited with independently creating it in its current form. One of the famous applications of kernel density estimation is in estimating the class-conditional marginal densities of data when using a naive Bayes classifier, which can improve its predics classifier, which can improve its predic
, Die Kerndichteschätzung (auch Parzen-Fenst … Die Kerndichteschätzung (auch Parzen-Fenster-Methode; englisch kernel density estimation, KDE) ist ein statistisches Verfahren zur Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen. In der klassischen Statistik geht man davon aus, dass statistische Phänomene einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung folgen und dass sich diese Verteilung in Stichproben realisiert. In der nichtparametrischen Statistik werden Verfahren entwickelt, um aus der Realisierung einer Stichprobe die zu Grunde liegende Verteilung zu identifizieren. Ein bekanntes Verfahren ist die Erstellung eines Histogramms. Nachteil dieses Verfahrens ist, dass das resultierende Histogramm nicht stetig ist. Vielfach ist aber davon auszugehen, dass die zu Grunde liegende Verteilung eine stetige Dichtefunktion hatVerteilung eine stetige Dichtefunktion hat
, カーネル密度推定（カーネルみつどすいてい、英: kernel density estimation）は、統計学において、確率変数の確率密度関数をするノンパラメトリック手法のひとつ。の名をとってパルツェン窓（英: Parzen window）とも。大まかに言えば、ある母集団の標本のデータが与えられたとき、カーネル密度推定を使えばその母集団のデータを外挿できる。 ヒストグラムは、一様なカーネル関数によるカーネル密度推定量と見ることもできる。
, В статистиці, я́дрова оці́нка густини́ роз … В статистиці, я́дрова оці́нка густини́ розпо́ділу (англ. Kernel density estimation) — це непараметричний метод оцінки функції густини випадкової величини за вибіркою. Ядрова оцінка густини є важливою задачею згладжування даних; при застосуванні методу судження щодо статистичних властивостей популяції здійснюється на базі скінченної вибірки. В деяких галузях (таких як обробка сигналів, економетрика) поряд з ядровою оцінкою густини використовують назву вікно Парцель-Розенблата, на честь та , котрі незалежно один від одного створили метод в теперішньому його вигляді.творили метод в теперішньому його вигляді.
, En statistique, l’estimation par noyau (ou … En statistique, l’estimation par noyau (ou encore méthode de Parzen-Rosenblatt ; en anglais, kernel density estimation ou KDE) est une méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire. Elle se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par un histogramme.a méthode d’estimation par un histogramme.
, Estymator jądrowy gęstości lub jądrowy est … Estymator jądrowy gęstości lub jądrowy estymator gęstości – rodzaj estymatora nieparametrycznego, przeznaczony do wyznaczania gęstości rozkładu zmiennej losowej, na podstawie uzyskanej próby, czyli wartości jakie badana zmienna przyjęła w trakcie dotychczasowych pomiarów. Najprostszym nieparametrycznym estymatorem gęstości jest histogram. Estymator jądrowy w pewnym stopniu przypomina odpowiednio wygładzony wykres histogramu o małej szerokości cel. wykres histogramu o małej szerokości cel.
, 核密度估计（英語：Kernel Density Estimation (KDE)）是 … 核密度估计（英語：Kernel Density Estimation (KDE)）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属於之一，由Rosenblatt (1955)和(1962)提出，又名（Parzen window）。Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法。 核密度估计在估计边界区域的时候会出现。 在单变量核密度估计的基础上，可以建立风险价值的预测模型。通过对核密度估计变异系数的加权处理，可以建立不同的风险价值的预测模型。 一些比较常用的核函数是：均匀核函数，加入带宽后：。 三角核函数，加入带宽后：。 伽马核函数。常用的核函数是：均匀核函数，加入带宽后：。 三角核函数，加入带宽后：。 伽马核函数。
, Ядерная оценка плотности (ЯОП, англ. Kerne … Ядерная оценка плотности (ЯОП, англ. Kernel Density Estimation, KDE) — это непараметрический способ плотности случайной величины. Ядерная оценка плотности является задачей сглаживания данных, когда делается заключение о совокупности, основываясь на конечных выборках данных. В некоторых областях, таких как обработка сигналов и математическая экономика, метод называется также методом окна Парзена-Розенблатта. Как считается, Эммануэль Парзен и Мюррей Розенблатт независимо создали метод в существующем виде.ависимо создали метод в существующем виде.
, Em Estatística, estimativa de densidade po … Em Estatística, estimativa de densidade por Kernel (EDK) é uma forma não-paramétrica para estimar a Função densidade de probabilidade (FDP) de uma variável aleatória. Estimativa da densidade por Kernel é um problema fundamental de suavização de dados onde inferências sobre a população são feitas com base em uma amostra de dados finita. Em alguns campos, como o Processamento de sinais e Econometria é também denominado como o método da janela de Parzen-Rosenblatt, devido aos nomes de Emanuel Parzen e Murray Rosenblatt, que são creditados por criá-lo de forma independente em sua forma atual. de forma independente em sua forma atual.
, In statistica, la stima kernel di densità … In statistica, la stima kernel di densità (o kernel density estimation) è un metodo non parametrico utilizzato per il riconoscimento di pattern e per la classificazione attraverso una stima di densità negli spazi metrici, o spazio delle feature. Per ogni x all'interno dello spazio delle feature, l'algoritmo permette di calcolare la probabilità di appartenere ad una classe C, considerando la densità di C in un intorno k del punto x. Il metodo si basa su un intorno di dimensione fissa calcolata in funzione al numero di osservazione N.a in funzione al numero di osservazione N.
|
| rdfs:label |
Ядрова оцінка густини розподілу
, 核密度估计
, Estimativa de densidade kernel
, Estimation par noyau
, Ядерная оценка плотности
, Kernel density estimation
, Estymator jądrowy gęstości
, カーネル密度推定
, Stima kernel di densità
, Kerndichteschätzer
|
