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优秀硕士学位论文—《非参数密度估计在判别分析中的应用》摘要第1-8页ABSTRACT第8-10页第一章绪论第10-18页·引言第10页·非参数统计的特点
审稿人认为，这篇论文将对从事非参数估计和GAN的研究人员产生重大影响。二、摘要本文研究非参数概率密度的估计问题（BesovIPMs）。其中包括一个大类的损失距离，例如，距离，总方差距离，和普适的Wasserstein-Kolmogorov距离。
常用的模式分类的非参数技术主要有两种：Parzen窗估计方法和K-近邻概率密度估计方法。二者其实是对同一个问题的不同角度去解决。Parzen窗估计方法的主题思想是固定窗口区域容积，去看有多少个样本点在里面，而K-近邻概率密度估计方法的主要思想是固定样本点的个数（k个）看需要的多大的…
基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究.【摘要】：近年来,受概率论与统计学竞相发展以及交叠应用的趋势促进,基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究受到越来越多研究者的关注。.非参数密度估计方法不需要对点样本分布的参数形式做事先...
文档分类：论文非参数核密度聚类与特征提取算法研究.pdf下载后只包含1个PDF格式的文档，没有任何的图纸或源代码，查看文件列表特别说明：文档预览什么样，下载就是什么样。
下面就按照从简入繁的顺序，介绍非参数密度估计方法的发展脉络.1，直方图。.将中国划分成1000个等大小的正方形，然后统计每一个正方形里面的人口，再用人口数除以正方形的面积。.2，核密度估计。.直方图法是离散的，它将每个正方形内的人口密度都...
非参数核密度估计方法可以比参数估计方法更好的反应会融数据“尖峰厚尾”的特点，但是在分位点的估计问题上比较困难，而本文使用重要抽样的方法来解决这一问题，从而可以使用谱风险度量的方法计算核密度方法估计的密度函数的风险。
优秀硕士学位论文—《非参数密度估计在判别分析中的应用》摘要第1-8页ABSTRACT第8-10页第一章绪论第10-18页·引言第10页·非参数统计的特点
审稿人认为，这篇论文将对从事非参数估计和GAN的研究人员产生重大影响。二、摘要本文研究非参数概率密度的估计问题（BesovIPMs）。其中包括一个大类的损失距离，例如，距离，总方差距离，和普适的Wasserstein-Kolmogorov距离。
常用的模式分类的非参数技术主要有两种：Parzen窗估计方法和K-近邻概率密度估计方法。二者其实是对同一个问题的不同角度去解决。Parzen窗估计方法的主题思想是固定窗口区域容积，去看有多少个样本点在里面，而K-近邻概率密度估计方法的主要思想是固定样本点的个数（k个）看需要的多大的…
基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究.【摘要】：近年来,受概率论与统计学竞相发展以及交叠应用的趋势促进,基于非参数密度估计点样本分析建模的应用研究受到越来越多研究者的关注。.非参数密度估计方法不需要对点样本分布的参数形式做事先...
文档分类：论文非参数核密度聚类与特征提取算法研究.pdf下载后只包含1个PDF格式的文档，没有任何的图纸或源代码，查看文件列表特别说明：文档预览什么样，下载就是什么样。
下面就按照从简入繁的顺序，介绍非参数密度估计方法的发展脉络.1，直方图。.将中国划分成1000个等大小的正方形，然后统计每一个正方形里面的人口，再用人口数除以正方形的面积。.2，核密度估计。.直方图法是离散的，它将每个正方形内的人口密度都...
非参数核密度估计方法可以比参数估计方法更好的反应会融数据“尖峰厚尾”的特点，但是在分位点的估计问题上比较困难，而本文使用重要抽样的方法来解决这一问题，从而可以使用谱风险度量的方法计算核密度方法估计的密度函数的风险。
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