всем привет!
Решаю задачу из курса "машинное обучение, статистический подход".
У нас есть робот, который оценивает детали в зависимости от толщины, есть выборка данных, 250 различных деталей, которые оценивал робот. Из 250 делатей, робот неправильно оценил 30деталей.
У нас есть выборка "хороший" деталей 220штук и выборка "плохих" 30 штук. Надо оценить плотность вероятности
и построить все на графике.
Помоги понять откуда начать копать решения задачи.
Итак, у нас есть 2 выборки
1) 220чисел с меткой "хорошая деталь"
2) 30 числе с меткой "плохая деталь".
Если смотреть непараметрические способы оценивания плотности вероятности, то есть
способ к-ближайших соседей и ядро гаусса.
Помогите понять как работает метод к-ближайших соседей для оценивания плотности вероятности??!!!
Ответ как я вижу в учебнике должен быть как на рисунке
