https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(statistics)
Kernel 在不同的背景下宫患，被賦予了不同的含義，這里我們3種不同的背下對(duì)其含義進(jìn)行闡述绿饵。
- Bayes statistic
主要只概率密度函數(shù)pdf中與x有關(guān)的函數(shù)部分。 - Machine learning and pattern analysis
主要指kernel trick中的核函數(shù)瓶颠。 - non-parametric statistics
也是指核函數(shù)拟赊，不過(guò)這里不是用在kernel trick中，而是指一種用于 連續(xù)概率密度的估計(jì)方法-KDE（kernel density estimator）粹淋，KDE對(duì)應(yīng)離散分布中的histogram圖要门。KDE估計(jì)方法中虏肾，kernel的數(shù)量（也與參數(shù)的數(shù)量成正比）與樣本的數(shù)量成正比，因此可以得出欢搜，參數(shù)的數(shù)量與樣本的數(shù)量成正比封豪，因此parameters的無(wú)法事先確定，因此是non-parametric炒瘟！這就是non-parametric名稱的由來(lái)吹埠！
