numpy 核密度拟合 概率    NumPy是一个开源的Python库，用于科学计算和数据分析。它提供了许多用于数组操作和数学函数的工具，也可以用于核密度估计（KDE）。核密度估计是一种非参数估计方法，用于估计随机变量的概率密度函数。    在NumPy中，可以使用`numpy`库中的`kde`模块来进行核密度估计。首先，需要准备一组样本数据，然后使用`g...

核密度估计什么是核密度估计？核密度估计（Kernel Density Estimation，简称KDE）是一种非参数统计方法，用于估计随机变量的概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）。它通过在每个数据点周围放置一个核函数，并将所有核函数的贡献叠加起来，来估计数据的概率密度分布。核密度估计的主要思想是将数据点视为一系列的小区间，通过对每个小区间内的数据点...

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