内容概要：本文档详细介绍了基于LSSVM（最小二乘支持向量机）和ABKDE（自适应带宽核密度估计）的多变量回归区间预测项目的实现过程。项目旨在通过结合LSSVM与ABKDE，提升回归模型在处理高维、非线性及含噪声数据时的表现。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，重点阐述了LSSVM与ABKDE的工作原理及其结合后的模型架构。此外，文中提供了Python代码示例，包括数据预处理、模型训练、自适应带宽核密度估计的具体实现步骤，并展示了预测结果及效果评估。; 适合人群：具备一定机器学习和Python编程基础的研究人员和工程师，特别是对支持向量机和核密度估计感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①处理高维、非线性及含噪声数据的多变量回归问题；②提升LSSVM的回归性能，改善预测区间的准确性；③应用于金融预测、医疗诊断、环境监测、市场营销和工业工程等领域，提供更精确的决策支持。; 其他说明：项目不仅关注回归值的预测，还特别注重预测区间的确定，增强了模型的可靠性和可解释性。在面对复杂数据分布时，该方法通过自适应调整带宽，优化核密度估计，从而提高模型的预测精度和泛化能力。文档提供的代码示例有助于读者快速上手实践，并可根据具体需求进行扩展和优化。

内容概要：本文介绍了如何使用Matlab实现Transformer-ABKDE（Transformer自适应带宽核密度估计）进行多变量回归区间预测的详细项目实例。项目背景源于深度学习与传统核密度估计方法的结合，旨在提升多变量回归的预测精度、实现区间预测功能、增强模型适应性和鲁棒性，并拓展应用领域。项目面临的挑战包括数据噪声与异常值处理、模型复杂性与计算开销、区间预测准确性、模型泛化能力以及多变量数据处理。为解决这些问题，项目提出了自适应带宽机制、Transformer与核密度估计的结合、区间预测的实现、计算效率的提高及鲁棒性与稳定性的提升。模型架构包括Transformer编码器和自适应带宽核密度估计（ABKDE），并给出了详细的代码示例，包括数据预处理、Transformer编码器实现、自适应带宽核密度估计实现及效果预测图的绘制。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉Matlab和机器学习算法的研发人员。; 使用场景及目标：①适用于金融风险预测、气象预测、供应链优化、医疗数据分析、智能交通系统等多个领域；②目标是提升多变量回归的预测精度，提供区间预测结果，增强模型的适应性和鲁棒性，拓展应用领域。; 其他说明：项目通过优化Transformer模型结构和结合自适应带宽核密度估计，减少了计算复杂度，提高了计算效率。代码示例展示了如何在Matlab中实现Transformer-ABKDE模型，并提供了详细的模型架构和技术细节，帮助用户理解和实践。

朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布，但是对于复杂的测井数据，高斯分布的拟合效果欠佳.针对该问题，提出基于EM算法的混合高斯概率密度估计.实验选取苏东41-33区块下古气井的测井数据作为训练样本，并选取44-45号井数据作为测试样本.实验采用基于EM算法的混合高斯模型来对测井数据变量进行概率密度估计，并将其应用到朴素贝叶斯分类器中进行岩性识别，最后用高斯分布函数的拟合效果作为对比.结果表明混合高斯模型具有更好的拟合效果，对于朴素贝叶斯分类器进行岩性识别的性能有不错的提升.

核密度估计方法matlab代码，可求带宽和密度分布，自行更换数据，自行设置参数（可用默认值）

为了解决在复杂背景以及人流密集且互相遮挡的场景下, 对人流密度进行估计精度低的问题, 提出了基于YOLOv3增强模型融合的方法进行人流密度估计. 首先将数据集分别进行头部标注和身体标注, 生成头部集和身体集. 然后用这两个数据集分别训练两个YOLOv3增强模型YOLO-body和YOLO-head, 最后使用这两个模型在相同的测试数据集上推理, 将其输出结果进行极大值融合. 结果表明基于YOLOv3增强模型融合的方法, 与原始目标检测方法和密度图回归的方法相比精度提高了4%, 且具有较好的鲁棒性.

基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet预训练模型

这是百度“深度学习”训练营的“人流密度估计”竞赛赛题公布。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB 高斯核密度估计算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（含全部程序截图+实验结果图+结果分析+拓展题）

二维核密度估计代码的代码，能够提供二维的概率估计