选择带宽和线性空间进行核密度估计。(为什么我的带宽不工作？) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图（Violin Plot）会出现负值部分？

下面我将详细介绍小提琴图的基本概念、可视化原理、应用场景以及其优缺点。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...这不意味着数据实际上有负值，而只是密度估计算法试图捕捉到接近零区域的数据分布情况。带宽选择：KDE 中一个关键参数是带宽（bandwidth），它决定了核的宽度。...带宽选择过大或过小都可能导致不准确的密度估计。如果带宽太大，那么生成的密度曲线将更平滑但可能延伸到实际数据范围之外；如果带宽太小，则可能导致过拟合和曲线噪声。...解决方案：调整带宽：减少核密度估计中使用的带宽大小可以减少负值区域的影响，但需平衡以避免过拟合。

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《matlab科研绘图系列》之小提琴图绘制

相信大家对小提琴图并不陌生，它是比箱形图更易于视觉直观解读的图形绘制方法。它使用数据的核密度估计值代替了箱形图，并可选择叠加数据点本身。...小提琴图是箱形图的升级加强版，对数据分布有更丰富的理解，同时不必占用更多空间。在小提琴图中，可以轻松发现过于稀疏的数据或多模式分布，而这些在箱形图中可能不会被注意到。...Violinplot工具共包含三个文件，定义小提琴图类的Violin.m类文件，调用小提琴类的构造函数violinplot.m，以及一个示例文件testviolinplot.m。...为了方便展示，小编已经对示例文件做了一定程度上的修改，详见下方示例代码。Violinplot可作为boxplot工具箱的直接替代品，当然不包括命名参数。...附加的构造函数参数包括小提琴图的宽度、核密度估计的带宽和在X轴分布位置。

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核密度估计和非参数回归

也许你处理了一个回归问题，却发现线性回归不能很好地工作，因为特性和标签之间的依赖似乎是非线性的。在这里，核回归（kernel regression）可能是一种解决方案。...如果“距离决定权重”是确定正确的，那么我们将重点关注这个调节，这就是是内核回归背后的想法。数据X（1），…，X（n）的核密度估计器的定义与NWE非常相似。给定一个内核K且带宽h> 0，定义 ?...通常使用与核回归情况相同的核函数（例如，高斯，Epanechnikov或Quartic）。核密度估计可以解释为提供关于底层数据生成过程的分布的平滑的直方图。...由于常用的内核具有相似的形状（请参见图7），因此带宽的选择更为关键。关于带宽选择，有大量文献。...我相信基于核的估计的概念对数据科学家来说很重要，希望你能建立一些直观的理解。

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概率密度估计介绍

在学概率论时，常常会看到各种稀奇古怪的名字，有的书上只介绍了该如何求解，但是从不介绍为什么这么叫以及有什么用，本文就介绍一下概率密度估计是什么以及是干什么用的,主要参考Jason BrownLee大神的一篇博文进行介绍...graph LR A[概率密度函数] -->|描述| B(概率密度) C[概率密度估计] -->|估计| A(概率密度函数) 在对随机变量进行密度估计的过程中，需要执行几个步骤。...后者的参数是可以直接控制分布情况的，而且参数数量通常是预设好的，例如正态分布的参数就两个：均值和方差。而非参数密度估计其实是使用所有样本来进行密度估计，换句话说每个样本的观测值都被视为参数。...[non-param] 我们也知道当bins增到到样本的最大值时，就能对样本的每一点都会有一个属于自己的概率，但同时会带来其他问题，样本中没出现的值的概率为0，概率密度函数不连续，这同样存在很大的问题。...Note: 核密度估计其实就是通过核函数（如高斯）将每个数据点的数据+带宽当作核函数的参数，得到N个核函数，再线性叠加就形成了核密度的估计函数，归一化后就是核密度概率密度函数了。

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概率密度估计介绍

在学概率论时，常常会看到各种稀奇古怪的名字，有的书上只介绍了该如何求解，但是从不介绍为什么这么叫以及有什么用，本文就介绍一下概率密度估计是什么以及是干什么用的,主要参考Jason BrownLee大神的一篇博文进行介绍...graph LR A[概率密度函数 \] -->|描述 \| B(概率密度 \) C[概率密度估计 \] -->|估计 \| A(概率密度函数 \) 在对随机变量进行密度估计的过程中，需要执行几个步骤...后者的参数是可以直接控制分布情况的，而且参数数量通常是预设好的，例如正态分布的参数就两个：均值和方差。而非参数密度估计其实是使用所有样本来进行密度估计，换句话说每个样本的观测值都被视为参数。...我们也知道当bins增到到样本的最大值时，就能对样本的每一点都会有一个属于自己的概率，但同时会带来其他问题，样本中没出现的值的概率为0，概率密度函数不连续，这同样存在很大的问题。...Note: 核密度估计其实就是通过核函数（如高斯）将每个数据点的数据+带宽当作核函数的参数，得到N个核函数，再线性叠加就形成了核密度的估计函数，归一化后就是核密度概率密度函数了。

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FPGA项目开发：基于FIR滤波器的带限白噪声的设计

时间太长，怕大家忘了我，今天我来了，今天由“82年的程序媛”本媛给大侠带来基于FIR滤波器的带限白噪声的设计，后续本媛还会继续更新产品项目开发心得，学习心得等，欢迎大家持续关注，话不多说，上货。...三、线性反馈移位寄存器（LFSR）伪随机码的性能指标直接影响产生白噪声的随机性。本设计采用xilinx提供的LFSR IP核来实现。...LFSR可以通过如图方式进行配置，可选择输出的数据类型、位宽、小数位等。...四、 FIR滤波器系数重载该部分滤波器的设计选择Use Reloadable Coefficients模式，接收系统发送的滤波器系数，产生可变带宽的带限噪声信号。...其接口时序图如下图所示：按照时序要求配置FIR滤波器：然后对输出数据的位宽和类型进行调整得到结果。

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深入剖析Mean Shift聚类算法原理

目录 1.核密度估计 2.Mean Shift算法 3.图解Mean Shift算法 4.带宽对Mean Shift算法的影响 5.图像分割 6.聚类 7.Mean Shift算法优缺点 1.核密度估计...它的工作原理是在数据集上的每一个样本点都设置一个核函数，然后对所有的核函数相加，得到数据集的核密度估计（kernel density estimation）。假设我们有大小为n的d维数据集 ?...因此带宽决定了数据集的概率密度，进而影响了聚类结果。 5.图像分割 mean shift通过对像素空间进行聚类，达到图像分割的目的。我们对下图进行图像分割： ?...我们对上图的像素点映射为RGB三维空间： ? 然后运行mean shift算法，使用带宽为25的高斯核，如下gif给出每个样本收敛到局部最大核密度的过程： ?...8.Mean Shift算法的优缺点优点：不需要设置簇类的个数；可以处理任意形状的簇类；算法只需设置带宽这一个参数，带宽影响数据集的核密度估计算法结果稳定，不需要进行类似K均值的样本初始化缺点

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美女程序媛：基于FIR滤波器的带限白噪声的设计

时间太长，怕大家忘了我，今天我来了，今天由“82年的程序媛”本媛给大侠带来基于FIR滤波器的带限白噪声的设计，后续本媛还会继续更新产品项目开发心得，学习心得等，欢迎大家持续关注，话不多说，上货。 ?...三、线性反馈移位寄存器（LFSR）伪随机码的性能指标直接影响产生白噪声的随机性。本设计采用xilinx提供的LFSR IP核来实现。 ? ?...LFSR可以通过如图方式进行配置，可选择输出的数据类型、位宽、小数位等。...四、 FIR滤波器系数重载该部分滤波器的设计选择Use Reloadable Coefficients模式，接收系统发送的滤波器系数，产生可变带宽的带限噪声信号。 ?...然后对输出数据的位宽和类型进行调整得到结果。 ? 最后得到的带宽为10M的带限白噪声： ? ?

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核密度估计KDE

对样本的分布情况进行研究是最基本的数据分析技能，研究方法可以分为以下两大类 1....相比直方图，核密度估计通过离散样本点来的线性加和来构建一个连续的概率密度函数，从而得到一个平滑的样本分布，以一维数据为例，核密度估计的公式如下 ?...f表示总体的概率密度函数，h是一个超参数，称之为带宽，或者窗口，N表示样本总数，K表示核函数。和SVM中的核函数一样，核函数可以有多种具体形式，以最常用的高斯核函数为例，公式如下 ?...对于KDE方法而言，h参数的选择对结果的影响较大，以高斯核函数为例，不同的h对应的形状如下 ? 带入到概率密度函数中，不同样本对应的系数值就会不一样，所以说h控制了样本的权重。...在sickit-learn中, 提供了多种核函数来进行核密度估计，图示如下 ? 对于不同的核函数而言，虽然会有一定的影响，但是效果没有h参数的影响大，示例如下 ?

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R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据

在这篇文章中，我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中，我们将采用参数化的广义线性混合模型，并展示如何切换到非参数化的随机效应表示，避免了正态分布的随机效应假设。...使用Dirichlet Process Mixture模型进行基本密度估计提供了通过Dirichlet过程混合（DPM）模型进行非参数密度估计的机制（Ferguson, 1974; Lo, 1984;...对于一个独立和相同分布的样本，该模型的形式为这个模型实现是灵活的，运行任意核的混合。, 可以是共轭的，也可以是不共轭的（也是任意的）基度量 ....这个模型可以解释为提供一个贝叶斯版本的核密度估计用于使用高斯核和自适应带宽。在数据的原始尺度上，这可以转化为一个自适应的对数高斯核密度估计。...就Old Faithful数据而言，除了我们在上一节中介绍的对数尺度上的高斯核的混合分布外，还有一种选择是数据原始尺度上的伽马混合分布。

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R语言做几何布朗运动的模拟：复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

我提出了一种伪布朗方法，其中随机创新是从经验回报的核密度估计而不是假设的正态分布中采样的。...我完全清楚各种GBM函数作为众多包的一部分存在。尽管如此，我还是决定创建自己的函数，以使内部工作更加透明。...毋庸置疑，这并不尊重我们上面所看到的。相比之下，我的伪布朗函数从过去经验回报的核密度估计中抽样随机创新。...它只需要一个起始值（x），一个过去返回的向量（rets）和指定的路径长度（n）。...输入允许用户将其他命令传递给密度函数。这使用户可以通过添加带宽命令（bw =）来控制核密度估计的平滑度。...使用核密度分布是一种闻所未闻的方法。这是有原因的。首先，不能保证核密度估计比未回避的正态分布更准确地表示未知的基础分布。

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Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。...通过平滑处理来填补单独观测值之间的空白，从而生成一个连续的概率密度函数。KDE 通常涉及到选择一个核函数（如高斯核）和带宽（控制平滑程度的参数）。...这与普通散点图相同，这一步骤确定了每个点在图上的位置。密度估计：对所有数据点应用核密度估计算法。这一步骤是通过在每个数据点周围放置一个“核”，然后对整个数据集覆盖区域内所有核进行求和来完成的。...结果是得到整个二维空间上每一位置的密度估计值。颜色映射：根据得到的密度估计值为不同区域分配颜色或深浅。高密度区域将被赋予更深或更鲜艳的颜色，而低密度区域则使用较浅或较淡的颜色。...接着，它使用核密度估计（KDE）来计算数据的密度分布。之后，它绘制了一个密度散点图，并使用多项式拟合来生成一个曲线。

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代数运算对应于认知运算，使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA

我们表明, 对基向量的分量进行采样的分布决定了 FPE 内核的形状, 这反过来又引发了用于使用带限函数进行计算的 VFA。...• 展示了一些使用VFA进行核计算的例子，图像处理、密度估计和非线性回归。 • 其他类型的LPEs（过去曾与VSA一起使用），如浮点编码、随机向量连接和随机投影，也可以诱导RKHS函数空间。...这里我们描述了这种类型的VFA在图像处理（第7.1节）、密度估计（第7.2.1节）和非线性回归（第7.2.2节）方面的具体应用。...7.2 VFA在非参数核方法中的模型 7.2.1 密度估计 VFA在密度估计中的应用可以借鉴早期在密度估计中使用sinc核的工作（Davis, 1975; Davis et al., 1977; Devroye...7.2.2 非线性回归为了演示使用VFA的非参数非线性回归，我们可以借鉴一些关于使用sinc核进行回归的先前文献（Bissantz和Holzmann，2007；Exterkate，2011；Bousselmi

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R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟

我提出了一种伪布朗方法，其中随机创新是从经验回报的核密度估计而不是假设的正态分布中采样的。...我完全清楚各种GBM函数作为众多包的一部分存在。尽管如此，我还是决定创建自己的函数，以使内部工作更加透明。...毋庸置疑，这并不尊重我们上面所看到的。相比之下，我的伪布朗函数从过去经验回报的核密度估计中抽样随机创新。...它只需要一个起始值（x），一个过去返回的向量（rets）和指定的路径长度（n）。...输入允许用户将其他命令传递给密度函数。这使用户可以通过添加带宽命令（bw =）来控制核密度估计的平滑度。...使用核密度分布是一种闻所未闻的方法。这是有原因的。首先，不能保证核密度估计比未回避的正态分布更准确地表示未知的基础分布。

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直方图与核密度估计

核密度估计函数首先我们可以给出核密度估计函数的形式： f(x)=\frac{\sum_{t=1}^M\omega_tK(x-x_t,\sigma)}{\sum_{t=1}^M\omega_t} 其中...K(x-x_t,\sigma) 表示一个带宽为 \sigma 的核函数，比如这里我们可以选用前面提到的高斯函数（或者简化为正态分布），用其他的函数作为波包也是可以的。...(-(x-mu)**2/2/sigma**2)/np.sqrt(2*np.pi)/sigma def kde(x, grid_min, grid_max, bins, sigma): “”“带归一化的核密度估计函数...align='center') subplot3 = plt.subplot2grid((4, 3), (0, 2)) subplot3.set_title("KDE Function") # 三种不同带宽的核密度估计函数...：在这个结果中我们看到，因为采样比较稀疏，直方图只会显示被采到的那个格点，而核密度估计函数则是以波包的形式，将采样概率密度辐射到整个的采样空间上，这就实现了一个连续化。

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面向对象vs面向数据

最近看了OGRE2.0的一个PPT, 触动挺大的其实OGRE一直以来所为人诟病的性能问题, 何偿不也是我们引擎存在的问题虽然很多时候我们都拿OGRE和GameBryo的效率当反面教材, 但是自己也没有做到极致..., 比基于树形结构的管理方式快了3倍, 代码量只有1/5 为什么呢?...另外, 尽量把相同类型的数据存放在连续的内存空间里, 并且进行顺序访问如果有需要, 甚至可以使用prefetch指令把数据加载到Cache中去吐槽一句: 喜欢用if-else的程序员都不是好程序员...想想这也是从入门->改善设计->改善性能的一个过程吧 parallel 现在CPU核越来越多, 甚至手机都4核8核了, 我们游戏已经把双核定义为入门配置了打开任务管理器, 看看CPU占用率, 除一个核跑满...就是带宽和灵活性上的考虑了.

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如何在地图上寻找最密集点的位置？

最近我在工作中遇到了一个小的需求点，大概是需要在地图上展示出一堆点中的点密度最密集的位置。...举个简单例子，给定一个点，如果其他某个点距这个点距离近，密度值就高，反之就远，这个点到其他所有点的密度和求平均就是这个点最终的密度值，这里我们可以直接选用距离的倒数来当成核函数，不过这个核函数是线性的，...前人也是这么想的，于是就有了很多非线性核函数，而我最终使用了高斯核，调整好核函数的带宽后，其他点带来的密度值也会随着距离，以正态分布的方式衰减如下图，举例越远纵轴的坐标值越低，图中的sigma就是我们核函数的里的带宽...// 计算所有点的核密度估计 double[] densities = new double[data.length]; for (int i = 0; i < data.length...maxDensityIndex = i; } } return data[maxDensityIndex]; } 这里我带宽

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基于MeanShift的目标跟踪算法及实现

参数密度估计方法要求特征空间服从一个已知的概率密度函数，在实际的应用中这个条件很难达到。而无参数密度估计方法对先验知识要求最少，完全依靠训练数据进行估计，并且可以用于任意形状的密度估计。...所以依靠无参密度估计方法，即不事先规定概率密度函数的结构形式，在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出。常用的无参密度估计方法有：直方图法、最近邻域法和核密度估计法。...MeanShift算法正是属于核密度估计法，它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数值。...采用核函数估计法，在采样充分的情况下，能够渐进地收敛于任意的密度函数，即可以对服从任何分布的数据进行密度估计。...RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图 2. 目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文 3. opencv版本运行：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪 4.

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Oceanus-ML：端到端的在线机器学习能力

03 实时训练模型，3步部署模型服务当应用训练出模型后，只需3步，即可部署模型服务：根据auc评估合适的模型，进行部署 ? 选择模型服务组，填写资源参数 ? 选择是否需要落地模型 ?...这些被检测出的对象被称为异常点或者离群点。异常点检测在生产生活中有着广泛应用，比如信用卡反欺诈、工业损毁检测、广告点击反作弊等。核密度估计是一种非参数密度估计算法。...核密度估计的优点是“训练”阶段不需要计算，只需要存储训练集。同时，这也反映出这种方法的缺点，即计算概率密度值时的开销随数据集大小线性增长。...我们对此进行了优化，将算法修改为增量形式，可以很方便的进行在线计算，同时不再需要储存相应的数据集。具体步骤如下： ? 1、将新样本更新到模型； 2、重新计算模型带宽； 3、重新构建和压缩模型； ?...K(.)为核函数（非负、积分为1，符合概率密度性质，并且均值为0），h>0为一个平滑参数，称作带宽(bandwidth)。Kh(x) = 1/h K(x/h).

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地理加权回归模型_arcgis栅格数据归一化0到1

空间统计分析里面，空间关系概念一旦涉及“距离”的时候，尽量使用投影坐标系，当然，如果使用经纬度，对分析的过程不会产生多大影响，但是对分析的结果会有一些影响（特别是对核带宽进行设置的时候）。...工具提供两种核函数： FIXED ：固定距离法，也就是按照一定的距离来选择带宽，创建核表面 ADAPTIVE ：自适应法。...6、核带宽此参数用于设定GWR的带宽，通过以前的文章，我们知道带宽的选择非常关键，而且GWR专门用两种方式来选择更好的带宽，但是也留出了自定义的模式，所以这个参数有三个选项： CV...如果选择CV或者AIC法，带宽是通过计算来决定的，所以距离参数将不可用。而采用指定的方法，我们可以通过自定义的方式，来决定带宽为什么需要留出这样一个可以自定义带宽的参数呢？...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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