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搜索资源 - kernel density estimate
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利用正态分布和核密度估计计算分位数。包括正态分布分位数函数、核估计概率密度函数、核估计累计分布概率函数、核估计计算分位数函数。-Normal and kernel density estimation using sub-digit calculation. Including the normal quantile function, kernel estimate probability density function, cumulative distribution probabilit
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kde全称是kernel density estimation.基于核函数的概率密度估计方法。是模式识别中常用的算法之一-KDE which is kernel density estimation is used to estimate probabilty function. It is mostly used in pattern recogntion
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Bivariate Kamma Kernel Density Estimate
for large data set-optimize method
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estimate kernel density in matlab
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一篇核密度估计资料，一种新的核函数选择方法-A kernel density estimate data，A new kernel selection method
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the Kernel Particle Filter
(KPF)—is proposed for visual tracking in image sequences.
The KPF invokes kernels to form a continuous estimate of the
posterior density function. Particles are allocated based on the
gradient information estimated
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用变形核密度模型对数据的统计分布进行估计，常用于金融信用分析、财产保险精算等领域，是一个很有效、常用的非参数模型-Deformation of the nuclear density model of the statistical distribution of the data to estimate the financial credit analysis, property insurance and actuarial fields, is a very effective and
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针对核密度估计背景建模方法运算量大难以实时应用的问题，提出了一种基于背景直方图分布的快速核密度估计背景建模方法。选用三角核函数进行核密度估计，根据三角核带宽函数的截断效应，引入背景分布的直方图完成快速背景建模，在保证目标检测准确性的同时提高运算速度。测试实验结果验证了算法能够满足监控系统的实时性要求。-For kernel density estimation is difficult to satisfy real-time applications because of large amou
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这是一个有关parzen窗估计的代码，用来估计概率密度函数。采用了方窗、指数窗、高斯窗函数三种核函数，附有matlab程序。-This is an estimate of the code related to parzen window, used to estimate the probability density function. With a side window, the index window, Gaussian window function three kinds of
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用非参数估计的方法（核密度估计）来估计互信息-Nonparametric estimation method (kernel density estimation) to estimate the mutual information
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核函数估计(一元，高斯核函数)，包括带宽优化-kernel density estimation (KDE) is a non-parametric way to estimate the probability density function of a random variable.
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计算核密度估计算法实现，可延伸扩展加入自己的想法，便于编程和调用。(you can use it to calculate kernel density estimate and compute about problem.)
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核密度估计得背景提取的改进，通过关键桢获得背景模型(Improvement of background extraction of kernel density estimate)
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