核密度非参数估计的matlab代码-Cross-Validation:交叉验证

核密度非参数估计的matlab代码交叉验证 在我目前的课程“数据分析和解释”中，我们的课程讲师是图像处理专家，我们已经完成了关于这个主题的几个有趣的作业，并在 MATLAB 中实现了它们。 其中之一是 PDF 估计器，我们在其中比较了各种非参数估计技术，如直方图和核密度估计，并实现了交叉验证程序，这是机器学习的一种应用。 在另一个问题中，我们获得了部分人脑的两个 {\it Magentic Resonance Images} (MRI)，这些图像是通过 MRI 机器的不同设置获得的。 在将图像转换为双阵列后，我们被要求以不同的量移动第二张图像，并为每个图像计算第一张图像和第二张图像的移位版本的相关系数 (CC) 和二次互信息 (QMI)。 主要的一点是在几次绘图后意识到 QMI 是一个比 CC 强得多的指标，并分析为什么会这样。 问题陈述： 我们已经通过最大似然在课堂上广泛地看到了参数 PDF 估计。 在许多情况下， 然而，PDF 的家族是未知的。 这种情况下的估计称为非参数密度估计。 我们在课堂上研究了一种这样的技术，即直方图，我们还分析了它的比率 的收敛。 还有另一种流行的非参数密