自己计划实现一遍模式识别里的内容。 Parzen窗估计是非参数估计。我在非参数技术——Parzen窗估计方法文章和非参数估计-Parzen窗口函数法文章里面整理出了算法基本过程：利用第一篇博客给出的样本数据对给定的数据进行分类。分类的方法就是根据公式分别求出对于三个类的数值。公式是 求出来数值之后，比较大小，给定数据属于数值较大的一类。运算通过numpy包实现，通过循环得出数值，进行比较。

无论是参数估计还是费参数估计 其目的都是为了求出总体的概率密度函数 parzen窗 基本原理 嗯哼哼 ，画个圈圈 ，在圈圈里面又画一个正方形，在往圈圈里面随机扔豆豆，豆豆在正方形里面的概率约等于在正方形内的总数k比豆豆总数n即k/n,其正好是正方形与圈圈的面积比,假设正方形的面积为R 设豆豆落在正方形里面的概率为P = k/n，假设豆豆落在正方形的每一个点上的概率一样，则落在正方形中的任意