probability-density

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我想用KDE和Gaussian Kernel。如果我没错，所有f（x）的总和必须是1（〜四舍五入）？我的实现看起来是这样的： float K(float const& val) { const float p=1.0/std::sqrt(2.0 * M_PI); float result = 0.5 * (val*val); result = p *

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用Java计算加权概率

我有一个HashMap。其中Key是playerName，value是ticketCount。例如：player1有10张门票，player2有20张门票。我想创建一个方法，它将返回一个playerName，当一个随机数（它是生成的）传入它。例如：如果3通过，它应该返回player1等我有以下方法来计算概率，不知道它是否正确。计算每个ticketCount的概率范围，然后使用if else语

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MATLAB中的归一化直方图不正确？

我有以下数据集： X=[4.692 6.328 4.677 6.836 5.032 5.269 5.732 5.083 4.772 4.659 4.564 5.627 4.959 4.631 6.407 4.747 4.920 4

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使用R估计K_NN

我需要使用k-NN密度估计算法找到数据集内每个点的密度。我理解用于计算的基本方法，如以下屏幕截图所示。 Complete slides at [link] 我想知道R中是否有任何库提供函数来计算K-NN密度估计。虽然在stackoverflow的同一主题上有一些相关的问题，但没有一个得到正确的回答。注意：我发现这个question有关，但同样的答案不起作用。

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如何在Matlab中准确计算危险率？

我需要通过x计算瑞利函数的危险率PDF /（1-CDF）。 x = 0:0.001:2.5; HR = pdf('rayl',x,sqrt(1/18))./(1-cdf('rayl',x,sqrt(1/18))); plot(x,HR) 这里情节变得有趣的在大约x = 2。我如何提高人力资源的准确性？

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如何从回归随机森林中获得概率密度函数？

我正在使用随机森林作为回归问题来预测给定的Test-X集合（特性的新值）的Test-Y的标签值。该模型已经通过给定的Train-X（特征）和Train-Y（标签）进行了训练。 R的“randomForest”对预测Test-Y的数值非常有帮助。但这不是我想要的。我只想用随机森林来产生一个概率密度函数，而不仅仅是一个数字。我搜索了好几天的解决方案，这里是我迄今发现： “随机森林”不会产生概率回归，

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总和多分布

背景我估计一下用空间直观数据的地理区域内潜在的能源供应。为此，我构建了一个贝叶斯网络（HydeNet软件包）并将其附加到R中的栅格堆栈中。贝叶斯网络模型从栅格堆栈中读取每个单元位置的输入数据（例如资源供应，转换效率）并计算相应的能源供应（MCMC模拟）。因此，我获得了一个新的拉斯特层，其具有每个栅格单元的预期能源供应的特定概率分布。但是，我对研究区域内的总能源供应同样感兴趣。这意味着我需要汇总

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如何在python中使用用户定义的分布？

我需要一些来自分布p（x）= x * exp（-ax）x> 0 的样本，但是在python中，只有指数分布可用于采样。我如何在Python中使用这个发行版？谢谢！！！

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如何使用参数作为矩阵调用函数？

我想用mu和sigma的四个不同参数调用scipy.stats.multivariate_normal。然后，对于每个生成的概率密度函数，我需要在一个10个值的数组上调用该pdf。为了简单起见，让我们说，上面提到的功能是addXY： def addXY(x, y): return x+y params=[[1,2],[1,3],[1,4],[1,5]] # mu and sigm

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Numpy直方图，哪一点是密度？

当使用numpy.histogram时，如果density = True，该函数将返回一个数组，其中每个点都有pdf值。但是我的问题是，它是否会返回垃圾箱前端或垃圾箱中间的pdf值？例如，如果我有垃圾桶0-1,1-2,2-3等......它会给我的点数0,1,2等......或在0.5,1.5， 2.5等... 谢谢！