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搜索资源 - density Estimation
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一种核密度估计，或者称作带宽选择的方法，可以估计二维尺度参数，至于多维以上的估计方法尚在开发，多维情况下个人经验好的方法是多次实验取较好值,kernel density estimation, bandwidth selection, two-dimensional scale parameter can be estimated ,for the multi-dimensional approaches are still under development, multi-dimensiona
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核密度估计 R语言编写的源代码 直接下载 帮助文件-Kernel density estimation written in R source code to download the help file
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是有关机器学习中讲密度估计的好资料，自己找了很久才找到的，国外人写的很容易懂，乐意分享-Machine learning is related to good information about density estimation, for a long time to find your own, and foreign people to write easy to understand, are willing to share
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二维数据集Parzen方窗非参数估计PDF(概率密度函数)，三维结果显示，有图，有完整说明文档和程序运行说明，matlab编程环境，此为模式识别小作业 parzen-Dimensional data set Parzen Window non-parametric estimation side PDF (probability density function), three-dimensional results show that map, with complete documentat
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以为高斯和密度估计，使用高斯核的非参数密度估计方法，对样本进行概率密度估计，程序中给出了窗宽的估算公式。-That the Gaussian and density estimation, using Gaussian kernel non-parametric density estimation method, the sample probability density estimates, the program gives the formula for bandwidth estim
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Non-parametric density estimation
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自适应核密度估计运动检测方法
提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
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视频背景非参数估计论文及matlab实现.matlab代码只实现了灰度图的背景估计，论文利介绍的彩色视频处理方法可以自己看看怎么做。-Background and Foreground Modeling Using
Nonparametric Kernel Density Estimation for
Visual Surveillance
AHMED ELGAMMAL, RAMANI DURAISWAMI, MEMBER, IEEE, DAVID HARWOOD, AND
LA
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视频跟踪检测 背景核密度估计建模，欢迎指正，-Detection of the background video track modeling kernel density estimation, please correct me, thank you
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kde全称是kernel density estimation.基于核函数的概率密度估计方法。是模式识别中常用的算法之一-KDE which is kernel density estimation is used to estimate probabilty function. It is mostly used in pattern recogntion
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Kernel Density Estimation (Set of tools for nonparametric (kernel) density estimation)
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Gaussian Kernel Density Estimation Demonstration
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density estimation nonparametric method
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kernal density function for image processing and probability density function estimation
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1965年LOFTSGARDEN和QUESENBERRY的最近邻密度估计方法，比较适合密度的局部估计，是核米孤独估计的一种-1965 years LOFTSGARDEN and QUESENBERRY the nearest density estimation method, is suitable for the local density estimate, is nuclear m a lonely estimates
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KDE function or kernel density function for the estimation of a continuous density
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machine learning-Density Estimation objects.
parzen - Parzen s windows kernel density estimator
indep - Density estimator which assumes feature independence
bayes - Classifer based on density estimation for each class
gauss - Normal distr
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语音信号处理中关于概率密度的估计，分为参数法和非参数法两类。在此基础上用MATLAB做出了仿真。-Speech signal processing on the estimates of the probability density is divided into two types of parametric method and non-parametric method. On this basis, to make the simulation using MATLAB.
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一篇引用率非常高的英文文献，基于快速高斯的KDE目标跟踪-Efficient kernel density estimation using the fast gauss transform with applications to color modeling and tracking
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Kernel density estimation
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