kernel density estimation (KDE)
Läser på lite om kernel density estimation (KDE), varför använder man det? Vad gör den?
Har förstått att den plottar ut en sannolikhetssfunktion (förstått som vanligtvis normaldistubriering?) men vad e det man kan avläsa från den?
Har du läst på det mest uppenbara stället? (På universitetsnivå är det oftast inte lönt att gå till motsvarande svenska sida - ofta, som nu, existerar den inte.)
Smaragdalena skrev:Har du läst på det mest uppenbara stället? (På universitetsnivå är det oftast inte lönt att gå till motsvarande svenska sida - ofta, som nu, existerar den inte.)
Mjo, men vad använder man det till?
Kernel density estimation is 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...
