没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
首页
1986_Silverman_Density Estimation for Statistics and Data Analysis
1986_Silverman_Density Estimation for Statistics and Data Analys...
Density
Estimation
5星
· 超过95%的资源
需积分: 42
341 浏览量
更新于2023-03-16
评论
7
收藏
5.05MB
PDF
举报
立即下载
开通VIP(低至0.43/天)
送3个月+AIGC工具
身份认证 购VIP最低享 7 折!
领优惠券(最高得80元)
Density Estimation for Statistics and Data Analysis, Silverman著, 1986年版,核密度估计教材
资源详情
资源评论
资源推荐
剩余91页未读,
继续阅读
评论13
查看其他12条评论
去评论
zhutuanfei
2020-02-09
机器学习里面会涉及密度的估计,还行吧,就是分也要太多了
Functional Data Analysis Second Edition(J.O. Ramsay,B.W. Silverman).pdf
Scientists today collect samples of curves and other functional observations. This monograph presents many ideas and techniques for such data. Included are expressions in the functional domain of such
请给出至少10种方法。这些方法需要,能实现用python语言完成大规模数据计算的,核密度估计。要求能形成可视化结果,最好有检验指标。
1. Gaussian Kernel Density Estimation 2. Kernel Density Estimation using Epanechnikov Kernel Function 3. Kernel Density Estimation using Silverman’s Rule of Thumb 4. Kernel Density Estimation using Cr
使用matlab进行二维核密度估计的自适应带宽求取
以下是使用 MATLAB 进行二维核密度估计并自适应地求取带宽的代码: ```matlab % 生成样本数据 data = mvnrnd([0, 0], [1, 0.5; 0.5, 1], 1000); % 计算自适应带宽 h = std(data) * size(data,1)^(-1/6); % 计算估计密度函数 [f, xi, yi] = ksdensity(data, 'Bandwi
kde核密度估计 java实现
### 回答1: KDE(Kernel Density Estimation)是一种非参数的概率密度估计方法,用于估计一个随机变量的概率分布函数。在Java中,可以使用各种库和算法来实现KDE。 首先,需要导入Java中用于科学计算和统计的库,例如Apache Commons Math或Weka。这些库提供了各种统计函数和数据结构,能够方便地进行核密度估计的实现。 接下来,需要准备数据,这些数
sns.kdeplot函数里面的属性都代表什么,分别有哪些取值
sns.kdeplot函数可以用来绘制密度估计图,它接受以下属性:data:要绘制的数据;shade:是否绘制阴影,可选值为True和False;vertical:是否绘制垂直曲线,可选值为True和False;bw:绘图中使用的带宽大小,可以是一个数值,也可以是"scott"、"silverman";cut:绘图中使用的裁剪点,默认为3;gridsize:绘图中使用的网格大小,默认为100;c
有什么书籍可以了解rsa算法
### 回答1: 了解RSA算法的书籍有很多,以下推荐几本: 1. 《RSA公开密钥加密算法及其应用》(作者:区块链研究团队):这本书详细介绍了RSA算法的原理和应用,包括密钥生成、加密、解密以及数字签名等方面的内容,适合初学者入门。 2. 《Applied Cryptography》(作者:Bruce Schneier):这是一本经典的密码学书籍,其中包含了RSA算法的详细介绍和实现细节,以
NTRU算法最佳攻击对应的时间复杂度的计算公式
NTRU算法最佳攻击对应的时间复杂度的计算公式如下: T = 2^(0.155*n + 8.5) 其中,n是NTRU算法中多项式的位数。这个公式是由Hoffstein、Pipher和Silverman在他们的论文《NTRU: A Ring-Based Public Key Cryptosystem》中提出的。 需要注意的是,这个公式只适用于最佳攻击情况,实际上攻击的时间复杂度可能会更高,因此
介绍一下NTRUSign算法
NTRUSign是一种基于格的数字签名算法,由Jeffrey Hoffstein、Jill Pipher和Joseph H. Silverman于1996年提出。它的安全性基于特定的数论难题,即在一个特定的环上,找到一个多项式,并且该多项式的系数在特定的范围内。NTRUSign算法的安全性依赖于这个难题的困难程度。 NTRUSign算法的优点是它的密钥较短,签名速度快,签名后的数据量小,同时它也
用r语言求n-w核回归估计的带宽
Nadaraya-Watson(N-W)核回归估计方法是一种非参数回归方法,可在未知函数的情况下使用样本数据进行建模。该方法适用于任何维度的自变量和因变量。 在R语言中,我们可以使用‘np’包提供的npreg()函数来进行N-W核回归估计,该函数的语法格式如下: npreg(y ~ x, bandwidth = bw.SJ(silverman)) 其中,y是因变量,x是自变量。通过bandw
NTRU加解密算法的详细介绍
NTRU加解密算法是一种非对称加密算法,其名称源于发明者的名字:Jeffrey Hoffstein, Jill Pipher 和 Joseph Silverman所在的大学:University of New York at Albany。NTRU加解密算法的安全性基于格论(lattice theory)的难题,具有与RSA和ECC相当的安全性。NTRU加解密算法的加密速度快,密钥长度短,因此适用
qq_21266617
粉丝: 1
资源:
1
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
收起
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
会员权益专享
图片转文字
PDF转文字
PDF转Word
PDF加水印
全年可省5,000元
立即开通
最新资源
代码随想录最新第三版-最强八股文
数据结构1800试题.pdf
TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf
freescale IMX6 开发板原理图
M哥linux2016版视频课堂文档汇总
计算机系统结构-笔记(02325)自考
cakephp中文手册PDF版
从Windows转向Linux教程E3000基础学习
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论13