协方差第2页

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch051.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵

LiongLoure·2024-01-18 18:55

3DGS 其一：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.预备知识1.1球谐函数1.2Splatting1.3α\alphaαblending1.4多维高斯的协方差矩阵

泠山·2024-01-18 10:14

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-1+2

站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-1+21.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵

LiongLoure·2024-01-18 06:52

协方差自适应调整的进化策略（CMA-ES）转载自知乎——补充

之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150946035本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除目录什么是进化策略简单高斯进化策略协方差自适应进化策略基本原理更新均值控制步长自适应协方差矩阵本文翻译自

小唐要努力·2024-01-18 02:17

【智能优化算法】协方差矩阵自适应进化算法CMAES附matlab代码

其中，协方差矩阵自适应进化算法(CovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy，简称CMA-ES)是一种高效的优化算法。本文将详细介绍CMA-ES算法

前程算法matlab屋·2024-01-18 02:45

关于演化策略NES和协方差ES

转载自：https://blog.csdn.net/qq_39217470/article/details/107640778演化策略是一种求解参数优化问题的方法，所以我先介绍一下什么是优化。1.优化（Optimization）优化就是计算一个函数的最大值或者最小值的问题，下面以求解单变量的最小值为例进行介绍。假设函数f(x)的具体表达式是未知的，把它看作一个黑盒函数，我们只能通过向盒子输入得到输

阿喵酱紫糖·2024-01-18 02:44

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合，只保留成本/目标函数最小的那一个。但是如果N很大，那么穷举搜索肯定是不可能的。因为对

deephub·2024-01-18 02:14

数据分析中常用的指标或方法

一、方差与标准差二、协方差三、皮尔逊系数四、斯皮尔曼系数一、方差与标准差总体方差Var(x)=σ2=∑i=1n(xi−xˉ)2n=∑i=1nxi2−nxˉ2n=E(x2)−[E(x)]2Var(x)=\

atwdy·2024-01-17 13:14

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

关于CMA-ES，其中CMA为协方差矩阵自适应(CovarianceMatrixAdaptation)，而进化策略（Evolutionstrategies,ES）是一种无梯度随机优化算法。

努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

R语言机器学习与临床预测模型30--主成分分析(PCA)

协方差：度量两个随机变量关系的统计量，协方差为0的两个随机变量是不相关的。协方差矩阵：在统

科研私家菜·2024-01-16 14:29

Python实现对角但非同一性协方差结构回归模型(WLS算法)项目实战

本项目通过WLS回归算法来构建对角但非同一性协方差结构回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号变量名称描述1x12x23x34x

胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Kalman_Filter卡尔曼滤波器计算，陀螺仪卡尔曼滤波角度估算及代码

目录1.向量轴的空间角度角度计算2.正态分布3.方差、协方差4.卡尔曼公式计算4.1状态空间方程4.2协方差矩阵4.3卡尔曼增益4.4状态更新方程4.5协方差更新方程5.陀螺仪卡尔曼滤波完整代码1.向量轴的空间角度角度计算以横滚角为例

LuDvei·2024-01-15 21:15

一元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型，旨在找到一条直线，以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系

Nie同学·2024-01-12 23:50

互联网加竞赛基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-12 18:19

主成分分析（PCA）

PCA算法的主要步骤是：（1）对向量X进行去中心化（2）计算向量X的协方差矩阵，自由度可以选择0或1（3）计算协方差矩阵的特征值和特征向量（4）选取最大的k个特征值及其特征向量（5）用X与特征向量相乘python

fallinmix·2024-01-12 11:17

6.【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】鲁邦核函数的含义和应用

目录1.给ICP和NDT配准添加柯西核函数1.1代码实现2.将第1部分的robustloss引入IncNDTLO和LooselyLIO，给出实现和运行效果3.从概率层面解释NDT残差和协方差矩阵的关系，

宛如新生·2024-01-12 06:31

8. 《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》基于保存的自定义NDT地图文件进行自动驾驶车辆的激光定位

3.将建图结果导出为NDTmap，即将NDT体素内的均值和协方差都存储成文件。4.实现基于NDTmap的激光定位。根据车辆实时位姿，加载所需的NDT体素并完成定位。

宛如新生·2024-01-12 06:57

矩阵求逆引理，SMW恒等式

utm_id=0https://blog.csdn.net/qq_37372155/article/details/120014057如模糊度协方差阵计算举例：模糊度参数的求解

apple-mapping·2024-01-11 11:05

3D点云平面拟合算法

纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎首先，如果在网上寻找答案，你将得到的答案包括对协方差矩阵进行

新缸中之脑·2024-01-09 08:45

V-SLAM综述：四、VINS-MONO（预积分和联合初始化）

3——IMU预积分论文内容：1.论文第IV点的B部分IMU预积分，IMU预积分的作用是计算出IMU数据的观测值（就是IMU预积分值）以及残差的协方差矩阵和雅各比矩阵，那就要清楚的明白为什么要计算这三个量

循梦渡·2024-01-07 16:32

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第2章机器学习基本方法1.什么是标准差、方差和协方差？它们反应了数据的什么内容？

醉一心·2024-01-06 09:10

主成分分析

通过计算数据矩阵的协方差矩阵然后得到协方差矩阵的特征值特征向量选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据

ykzcs2000·2024-01-06 06:02

清风数学建模笔记-主成分分析

例如解决多重共线性问题二.PCA的计算步骤1.标准化处理（z标准化：减去均值除以标准差）：1.2.计算协方差矩阵：1.3.计算相关系数矩阵R：4计算R的特征值与特征向量：5计算主成分贡献率以及累计贡献率

别被算法PUA·2024-01-05 02:10

GMM 模型与EM算法求解详细推导

其概率密度函数为其中参数为μ,Σ,μ是向量，Σ是协方差矩阵，是个对称阵。2.高斯

请痛捶我·2024-01-04 21:02

基于 EigenFaces 的人脸检测

将眼睛、面颊、下颌样板采集协方差矩阵的特征向量统称为特征子脸。应用函数说明通过函数cv2.face.EigenFaceRecognizer_create()生成特征脸识别器实例模型应用c

会的东西有点杂·2024-01-03 18:13

30、共空间模式CSP与白化矩阵

矩阵白化目的：对于任意一个矩阵X，对其求协方差，得到的协方差矩阵cov(X)并不一定是一个单位阵。

是馒头阿·2024-01-03 12:37

weixin_47072998·2024-01-03 11:11

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）【2】

唠嗑！·2024-01-02 23:02

主成分分析（PCA）：探索数据的核心

2.PCA的原理2.1协方差和方差2.2核心思想2.3步骤3.PCA的应用场景4.PCA的优缺点5.示例：人脸识别5.1完整代码5.2运行结果结语前言当今社会，数据无处不在。

_用户昵称_·2024-01-02 20:04

机器学习——主成分分析（PCA）

维度约减的应用常规维度约减方法主成分分析主成分分析(PCA)基本思路主成分的代数定义和代数推导主成分的代数定义主成分的代数推导PCA算法两种实现方法1、基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法2、基于SVD

TXQIHYJ·2024-01-02 08:08

python统计分析——协方差和pearson相关系数

18.5,18.7,19.1,19.7,21.5,21.7,21.8,22.0,23.4,23.8],"y":[34,39,41,38,45,41,52,44,44,49]}cov_data=pd.DataFrame(dic)变量x、y的协方差

maizeman126·2024-01-01 05:49

随机过程的均值函数、自相关函数、协方差函数

随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数随机过程的均值是定义在某个时间点上的随机变量的函数协方差函数CX(t1,t2)=E((Xt1−E(Xt1

FakeOccupational·2024-01-01 02:33

卡尔曼滤波学习笔记

1.2协方差矩阵协方差矩阵：按照长

高原低谷·2023-12-31 04:15

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

2.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和2.numpy.einsum的高级功能矩阵转置秩变换计算协方差矩阵广播乘法四

梦想的理由·2023-12-29 18:03

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）

目录一.写在前面二.样本向量的均值与协方差2.1均值与方差2.2向量的均值2.3协方差矩阵三.协方差矩阵的线性变换3.1均值的线性变换3.2协方差的线性变换四.互协方差矩阵五.相关矩阵六.例题一.写在前面在看

唠嗑！·2023-12-29 16:33

竞赛保研基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-12-29 06:11

卡尔曼滤波五个公式各个参数的意义

收藏218分类专栏：卡尔曼滤波版权系统的状态方程为：这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态，wk-1是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声，它对应了xk中每个分量的噪声，是期望为0，协方差为

行者如风dev·2023-12-27 19:30

数据降维方法介绍（五）

【嵌牛正文】假设有m个数据,其中,并且假设这些数据已经中心归零化，即数据的协方差矩阵为因为C是半正定矩阵，可以进行对角化,其中，且假设C的秩为P，即，则矩阵C有p个非零特征值，且提取前k个特征值以及其对应的特征向量作为投

科技小白不能再白了·2023-12-26 20:13

什么是pca降维

4.计算协方差矩阵：5.协方差：计算数据集中每对特征之间的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示相应特征之间的协方差。6.协方差矩阵

不做梵高417·2023-12-26 06:36

CnosDB：深入了解时序数据处理函数

CnosDB：深入了解时序数据处理函数stats_agg用途stats_agg函数适用于需要对时序数据进行统计分析的场景，例如计算相关系数和协方差。

CnosDB·2023-12-25 02:30

第3B章 | 安徽某高校《统计建模与R软件》期末复习

设为二元总体，从中取得样本，即可得样本观测矩阵为:3B.1二元观测样本的统计量3B.1.1统计量概述1）均值：2）X，Y的方差3）X，Y的协方差4）X，Y的协方差矩阵5）X，Y的相关系数3B.1.2代码示例

我不是saint·2023-12-24 17:47

AutoEncoder个人记录

原理最常见的降维算法有主成分分析法PCA，通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的主要成分，但是PCA本质上是一种线性变换，提取特征的能力极为有限。

小趴菜日记·2023-12-24 16:56

机器学习中的降维算法汇总归纳

最近看了降维的各类算法，想简单做个回顾和小结，先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var

阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性

weixin_30487201·2023-12-23 20:15

matlab 手写基于PCA的点云法向量计算

拟合平面的过程可以进一步转化为协方差矩阵分解，求特征值和特征向量的过程。最小特征值对应的特征向量就是点的法向量，这个过程也就是pca过程！不用matlab

暗嘿·2023-12-23 20:12

GeoLearning·2023-12-23 18:11

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:49

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma

奈何qiao·2023-12-23 01:53

E(XY)的求法

2.已知X，Y的联合密度，求X，Y的协方差：点击这里。

悟空不是猴子·2023-12-22 16:06

python 多项式拟合

absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf),method=None,jac=None,**kwargs)返回：popt——参数最佳值pcov——协方差

RS&·2023-12-22 08:45

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