概率密度函数非参数估计matlab代码这是JAMS的Python软件包。 JAMS是一个通用的Python软件包，提供了不同类别的其他功能，例如读取不同的文件格式，朱利安日期例程或气象功能。 它有几个提供常数的子包，可与Eddy协方差数据和诸如EddySoft之类的软件一起使用，提供特殊功能或与scipy.optimize.fmin或scipy.optimize.curvefit一起使用的目标函数，等等。 由Matthias Cuntz创建于2009年6月在Helmholtz环境研究中心-UFZ，Permoserstr的计算水系统系工作。 15，04318莱比锡，德国 它是根据MIT许可证分发的（请参阅LICENSE文件和下面的文件）。 版权所有（c）2012-2019 Matthias Cuntz，Juliane Mai，Stephan Thober，Arndt Piayda 联系Matthias Cuntz-mc（at）macu（dot）de 安装 该库由git存储库维护，位于： https://github.com/mcuntz/jams_python/ 要使用它，请签出git仓

1．完成基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序编写， 并写出相应程序语句的文字说明； 2．选取 h1=0.25, 1.0, 4.0，分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 时画出原始概 率密度曲线和不同参数下估计的概率密度曲线。分析所得到概率密度曲线的变化 情况，说明 N、h1对概率密度函数估计的影响。 3.分析程序运行和实验中遇到的困难。

此matlab代码是parzen窗非参数估计概率密度函数的，以及parzen窗做分类器

大数据-算法-非参数估计法在我国上市公司信用评级中的应用研究.pdf

核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计 参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。 非对称独立分量分析的 R 估计。 美国统计协会杂志，110(509)，218-232 独立分量分析 (ICA) 是一种多变量统计方法，其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。 在 ICA 模型中，观察到的 m 向量满足 , 其中 是一个非奇异维混合矩阵和 是一个向量，其分量 S_k(t) 具有成对独立分布（超过 t=1,2,...）。 ICA 的一个主要目标是从观察到的 X 向量中估计混合矩阵 ()。 将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合 X 向量允许恢复 ICA 模型中的源信号。 在这个项目中，我们为混合矩阵提出了一个单步 R 估计器，旨在针对具有重尾分布的源信号和其他类型的噪声（相对于混合矩阵的现有估计器）实现更大的鲁棒性。 此外，我们能够通过半参数程序阐明 R 估计量的渐近特性，例如其极限分布。 评估 R 估计器首先需要 获得混合矩阵的初步估计量 L0，以实现根 n 一致性和 为各个未观察到的独立源信号指定单变量分布 f:=(f1,...,fm)

最近邻分类器(NN) 假设i.i.d.样本集 对于样本 ，NN采用如下的决策： 相当于采用 近邻方法估计后验概率，然后采用最大后验概率决策。 分类一个样本的计算复杂度： （采用欧氏距离）

论文研究-时变弹性系数生产函数的非参数估计.pdf,  提出了时变弹性系数生产函数模型,该模型刻画了弹性系数不再是常数而是随时间变化而变化的函数,并且去除了古典生产函数模型的两个不合理的假设,即所提出的模型释放了技术进步是中性的以及技术进步与投入要素投入量变化是独立的两个假设,从而使所提出的模型更加符合实际应用的情况.文中通过现代统计学中的非参数推断方法,研究了时变弹性系数生产函数回归模型, 利用局部多 项式回归方法,给出了时变弹性系数函数的局部线性加权最小二乘估计.根据广义似然比检验,检验了弹性系数的时变性.结合中国的实际例子, 通过实证得出,在1981年到2004年期间, 中国的资本和劳动产出弹性都不是常数而是时间的非线性函数.资本产出弹性在0.21至0.68之间, 劳动产出弹性在0.44至0.89之间,规模报酬在0.89至1.14之间.

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

概率密度函数非参数估计matlab代码代码-Matlab 2017a / Python 3.7-MSAL（多标准优化主动学习）算法 主动学习选择最关键的实例，并通过与Oracle的交互来获取它们的标签。 选择信息量大或代表性的未标记实例可能会导致采样偏差或聚类依赖性。 在本文中，我们提出了一种考虑实例的信息性，代表性和多样性的多标准优化主动学习（MSAL）算法。 信息性是通过soft-max预测的熵来衡量的，而代表性是通过非参数估计所获得的概率密度函数来衡量的。 两者的复用被用作优化目标，以减少模型不确定性并探索未标记数据的分布。 多样性是通过选定的关键实例之间的差异来衡量的。 这用作阻止选择过于相似的实例的约束。 实验在Matlab R2017a软件上进行。 DOI：10.1109 / ACCESS.2019.2914263 WOS：000470246900001

该资源是李竹渝、鲁万波和龚金国编著的《经济、计量中的非参数估计技术》一书的电子版，该书是学习非参数核估计非常经典的入门书籍，书中详细介绍了相关的方法和案例，其中附录中也有相应的程序。