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== Définition ==
En statistique, méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire.


== Définition ==
L'estimation par noyau se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par histogramme.
XXXXXXXXX


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''estimation par noyau'''
 
'''méthode de Parzen-Rosenblatt'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Kernel Density Estimation '''
'''kernel density estimation'''
The Kernel Density Estimation is a mathematic process of finding an estimate probability density function of a random variable. The estimation attempts to infer characteristics of a population, based on a finite data set. The data smoothing problem often is used in signal processing and data science, as it is a powerful way to estimate probability density. In short, the technique allows one to create a smooth curve given a set of random data. However, the estimation can also be used to generate points that only appear to have come from a specific sample set. This feature is particularly useful in project simulations and in object modeling.


'''KDE'''




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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Estimation_par_noyau  Source : Wikipédia ]


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/kernel-density-estimation  Source : DeepAI.org ]
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/kernel-density-estimation  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
[[Catégorie:DeepAI.org]]
 
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Version du 7 avril 2021 à 11:02

Définition

En statistique, méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire.

L'estimation par noyau se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par histogramme.

Français

estimation par noyau

méthode de Parzen-Rosenblatt

Anglais

kernel density estimation

KDE


Source : Wikipédia

Source : DeepAI.org

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Contributeurs: Isaline Hodecent, wiki