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Scipy:不同核密度估计方法的比较?
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<p>在python中,有几种方法可以进行内核密度估计,我想知道它们之间的区别,并做出一个好的选择。在</p> <p>它们是:</p> <ol> <li><p>在scipy.stats.高斯分布, <a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html" rel="nofollow">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html</a></p></li> <li><p>在sklearn.neighbors.KernelDensity,<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KernelDensity.html#sklearn.neighbors.KernelDensity" rel="nofollow">http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KernelDensity.html#sklearn.neighbors.KernelDensity</a></p></li> <li><p>statsmodel公司 <a href="http://statsmodels.sourceforge.net/stable/nonparametric.html#kernel-density-estimation" rel="nofollow">http://statsmodels.sourceforge.net/stable/nonparametric.html#kernel-density-estimation</a></p></li> </ol> <p>我想我们可以和<code>1d, 2d</code>、<code>bandwidth selection</code>、<code>Implementation</code>和{<cd4>}相比较</p> <p>我只有<code>sklearn.neighbors.KernelDensity</code>的经验。我知道的是:</p> <p>速度通常很快,可以在多维上执行,但在决定带宽方面没有帮助。在</p> <p>我看了<code>scipy.kde</code>,好像有一个带宽选择方法。在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>选择模型超参数的“sklearn方法”是网格搜索,通过交叉验证来选择最佳值。看看<a href="http://mark-kay.net/2013/12/24/kernel-density-estimation/" rel="nofollow">http://mark-kay.net/2013/12/24/kernel-density-estimation/</a>一个如何将其应用于核密度估计的示例。在</p>
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