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DHU机器学习课程的KDE核密度估计作业

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简介：
本作业为DHU机器学习课程中关于KDE（核密度估计）的部分，通过编程实践掌握概率分布建模与数据分析技术。 DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（包含全部程序截图、实验结果图、结果分析及拓展题）。

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  • DHU机器学习课程的KDE核密度估计作业
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    本作业为DHU机器学习课程中关于KDE（核密度估计）的部分，通过编程实践掌握概率分布建模与数据分析技术。 DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（包含全部程序截图、实验结果图、结果分析及拓展题）。
     
  • KDE核密度估计作业
    优质
    本作业聚焦于利用R语言进行KDE（Kernel Density Estimation）核密度估计分析，旨在深入探讨数据分布特性，并掌握非参数统计方法的应用技巧。 东华大学机器学习核密度估计大作业的第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好使用MATLAB绘制）；第二部分是测试图片中的运动目标二值图像检测结果，其中运动员用白色像素表示，背景用黑色像素表示。
     
  • KDE核密度估计作业
    优质
    本作业旨在通过编程实现KDE（Kernel Density Estimation）算法，探讨不同带宽参数对数据集概率分布估计的影响，并分析其在实际问题中的应用价值。 东华大学机器学习核密度估计大作业的第一部分是一个三维的彩色KDE估计图（最好用MATLAB绘制）；第二部分是测试图片中的运动目标二值图像检测结果，其中运动员以白色像素表示，背景则为黑色。
     
  • KDE代码的核密度估计大作业
    优质
    本作业为统计学课程中的实践项目，采用Python编程实现基于KDE（Kernel Density Estimation）算法的核密度估计，旨在通过分析给定的数据集来评估和展示数据分布情况。 东华大学的核密度估计KDE代码包含两部分：第一部分是一个三维彩色的KDE估计图（建议使用MATLAB绘制）；第二部分是测试图片中运动目标的二值图像检测结果，其中运动员用白色像素表示，背景为黑色。
     
  • KDE核密度估计解析与介绍 kde_presentation.pdf
    优质
    本PDF文档深入浅出地介绍了KDE（核密度估计）的概念、原理及其应用，帮助读者理解如何使用kde进行数据分布分析。 核密度估计（kde）是一种非参数估计方法，常用于特征提取。本PPT对核密度估计的原理进行了详细的讲解，易于理解。
     
  • DHU机器学习大作业（GM/EMM）报告
    优质
    本报告为东华大学机器学习课程的大作业，主要内容包括高斯混合模型(GMM)和期望最大化算法(EMM)的应用与实践，深入探讨了这些技术在数据聚类中的应用效果。 DHU机器学习GM/EMM大作业报告（包含程序代码、结果图及结果分析），内容完整且结构清晰。本次作业不包括扩展题，因此更适合初学者使用。
     
  • KDE高斯核密度估计——非参数方法
    优质
    简介：KDE高斯核密度估计是一种用于概率分布函数估计的统计技术，采用非参数方法来平滑数据点，适用于探索性数据分析和假设检验。 KDE（核密度估计）是非参数估计的一种方法，它使用高斯核函数来进行概率密度的估算，在独立成分分析以及确定控制限的过程中有广泛应用。
     
  • 机器学习课程设计作业.zip
    优质
    本作业为机器学习课程中的实践项目，包含多种经典算法实验和应用案例分析，旨在帮助学生深入理解并掌握机器学习的核心概念与技术。 单层感知机能够实现多维数据的线性划分，并采用最速梯度下降方法进行优化。
     
  • Matlab中的核密度估计程序
    优质
    本程序利用Matlab实现数据的核密度估计，适用于统计分析和概率分布研究，帮助用户理解和可视化复杂数据集。 Matlab核密度估计程序可用于数据预测、风险控制及预期收益分析。