機器學習-直方圖和核密度估計（Kernel Density Estimates）
1、直方圖的問題
①直方圖裝箱（binning）的過程會導致資訊丟失。
②直方圖不是唯一的。對比起來比較困難。
③直方圖不是平滑的
④直方圖不能很好的處理極值
核密度估計（KDE）完全沒有上述的問題。
構建KDE需要準備核函式：下面是常用的核函式圖形和定義。
構建一個KDE包含兩部分：
①把kernel偏移到特定的位置
②設定頻寬bindwidth
下圖是高斯kernel在不同的頻寬和位置的情況下的圖形：
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1、直方圖的問題 ①直方圖裝箱（binning）的過程會導致資訊丟失。 ②直方圖不是唯一的。對比起來比較困難。 ③直方圖不是平滑的 ④直方圖不能很好的處理極值 核密度估計（KDE）完全沒有上述的問題。 構建KDE需要準備核函式：下面是常用的核函式圖形和定義。
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