摘要：
当我们想对某些特定的分布进行抽样时，由于电脑算法只能产生服从于均匀分布的伪随机数，我们可以通过映射的方式来获取特定分布的抽样。于是引出下面的问题： 假设随机变量$X\sim U(0,1)$，对于已知映射$Y = g(X)$，我们知道如何计算$Y$的概率密度函数。但是，如果我们已知的是$Y$的概率密度 阅读全文
摘要：
核密度估计，或称Parzen窗，目标是利用离散的数据本身拟合出一个连续的分布，属于非参数估计。所谓非参数估计，即该估计并没有预设某种分布函数来对其参数进行求解或拟合，比如机器学习中K近邻法也是非参估计的一种。 直方图 首先从直方图切入。对于随机变量$X$的一组抽样，即使$X$的值是连续的，我们也可以 阅读全文