我有一组由一组功能（用实数表示）描述的对象。
对于给定的功能，我想确定其峰值，即高概率值集和局部最大值。我认为我可以通过估计每个特征的概率密度函数来做到这一点。
直觉上，我认为我们可以通过使用直方图来实现概率密度函数的估计。但是我不确定我是否正确。并且，当我们使用直方图时，我们需要定义一些参数（例如，bin大小）。我更喜欢一些需要较少参数的方法。
估计概率密度函数的最常用方法是什么，仅取决于几个参数？
答案 0 :(得分：2)
您当然可以使用直方图来估计概率密度函数！但是，这会带来麻烦，具体取决于数据集的大小。例如，垃圾箱从哪里开始？
您听说过KDE估算吗？这里有很多要讨论的内容，但是下面的这两个链接应该为您提供很多见识：