贝叶斯决策理论中,参数估计和非参数估计有什么区别?参考答案:参数估计就是已知样本分布的概型,通过训练样本确定概型中的一些参数;非参数估计就 是未知样本分布概型,利用 Parzen窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 相关知识点: 试题来源: 解析 参考答案: 依据是根据专家对于不同决策所引起的实际风险来决定, 一般...
非参数估计与参数估计的主要区别在于参数空间的维度。在参数估计中，参数空间的维度是有限的，以Bernoulli分布为例，其参数空间维度为1，binomial分布参数空间维度同样为1，而高斯分布参数空间维度则为2，包含期望和方差这两个参数。相比之下，非参数估计的参数空间维度是无限的，因为它通常涉及的参数空间是函...
参数估计是对分布中未知的参数进行估计，而非参数估计是对分布类型等进行的估计
nonparametric和parametric的区别就在于参数空间Θ的维度。参数估计的参数空间维度是有限的，非参估计的参数...
参数估计的参数空间维度是有限的，非参估计的参数空间维度是无限的。nonparametric这个词有一定的误导性，...
补充：非参数密度估计能够处理任意的密度分布，而无需对点样本分布的形式做出假设，仅以数据点作为概率...
非参数检验和参数检验的主要区别在于__。A.无需知道总体参数B.无需估计总体参数C.无需设定总体为何种分布D.数据必须是定比或者定距级E.数据可以是定比或定距,也可以是定
11.非参数检验和参数检验的主要区别在于A无需知道总体参数B无需估计总体参数C无需设定总体为何种分布D数据必须是走比或者定距级E数据可以是定比或走距,也可以是定名或定序级
参数估计和非参数估计的区别在哪 参数和非参可以简单的这样理解区别:参数模型是求一个解析解,非参是近似解。参数是数量化的得到一个确定的结果;非参(利用直接记录或分析输入和输出的方法估计)是一个不完全归纳的过程,得出一个拟合的关系。优势不好比较,两种方法建立
A1: 个人理解,本质区别在于有没有参数化假设。这使得研究从参数领域到了非参数领域,或者说,从一个有限维(参数个数都是可数的)的模型,到了一个无穷维的模型。可以试想一个函数做泰勒展开(如果能的话), 能展开至无穷阶,每一个x^n 前面的系数都可以统一看为一个参数,那么你为了描述这个函数,就需要估计无穷...