参数估计：最大似然估计MLE][参数估计：文本分析的参数估计方法] 参数估计：文本分析的参数估计方法] 概率论：高斯/正态分布 ] 核密度估计(Kernel density estimation) ] 在选择合适的核函数及带宽后，KDE可以模拟真实的概率分布曲线，并得到平滑而漂亮的结果。以近200个点的CPU使用率为例，使用KDE绘制的结果为： [-0.41075698 -0.41075698 -0.41076071 -0.41075698 -0.41075698 -0.41076071]
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