Parzen窗法中，窗函数的作用是
A: 计算每个样本在估计时的权重
B: 计算样本到待估计点x之间的距离
C: 计算待估计点x的概率密度
D: 计算待估计点出现的概率
A: 计算每个样本在估计时的权重
B: 计算样本到待估计点x之间的距离
C: 计算待估计点x的概率密度
D: 计算待估计点出现的概率
举一反三
- Parzen窗法中，一个训练样本x_i距离待估计的点x越近，对x处的概率密度估计的贡献越大，越远则贡献越小。 A: 正确 B: 错误
- 矩估计法的含义为()。 A: 依靠总体矩来估计样本矩的方法。 B: 计算样本矩的连续概率密度函数的方法。 C: 计算总体矩的连续概率密度函数的方法。 D: 用相应的样本矩去估计总体矩的方法。
- parzen估计法中，带宽ℎ的取值影响样本点对某处概率密度估计贡献的大小，如果采用正态窗函数，带宽越大，一个样本点对某处的密度估计的贡献越大，否则，贡献越小。
- 用parzen窗法估计类概率密度函数时，窗宽过窄导致波动过大的原因是（ ）。 A: 窗函数幅度过小 B: 窗函数幅度过大 C: 窗口中落入的样本数过少 D: 窗口中落入的样本数过多
- 用parzen窗法估计类概率密度函数时，窗宽过窄导致波动过大的原因是（ ）。 A: 窗函数幅度过小 B: 窗函数幅度过大 C: 窗口中落入的样本数过少 D: 窗口中落入的样本数过多