Kernel Density Estimation (KDE)
各データ点の上にカーネル(小さな山)を配置し、すべてのカーネルを足し合わせることで確率密度関数を推定する手法。Parzen推定とも呼ばれる。バンド幅λが推定の滑らかさを制御する。ヒストグラムと異なり連続的な密度推定が得られる。ガウシアンカーネルを使う場合、経験分布とガウシアンノイズのたたみ込みとして解釈できる。
「カーネル密度推定でデータの分布形状を推定する」
「データはどんな「形」をしているのかを知るための密度推定」
「Parzen推定量でガウシアンカーネルを使った滑らかな密度推定」
「N個のカーネルを使うKDEと少数コンポーネントの混合モデルとの比較」
「混合モデルがM→∞の極限でカーネル密度推定に収束する」