离散化第18页

Matlab/yalmip工具编写自动驾驶模型预测控制(MPC)代码

目录前言一、yalmip简介二、车辆模型1.车辆运动学模型2.离散化3.线性化三、MPC优化问题定义四、Matlab代码五、结果总结前言在无人驾驶的运动控制中，模型预测控制（MPC）算法得到了广泛使用，

熠_YI·2022-05-31 07:52

车辆运动学模型的线性化及其离散化

一、数学基础：泰勒展开从一元函数的泰勒展开说起一元函数在x0x_0x0处的泰勒展开表达式为：f(x)=f(x0)+f(x0)′(x−x0)+12!f(x0)′′(x−x0)+onf(x)=f(x_0)+{f(x_0)}'(x-x_0)+\frac{1}{2!}{f(x_0)}''(x-x_0)+o^nf(x)=f(x0)+f(x0)′(x−x0)+2!1f(x0)′′(x−x0)+on那么同理，二

Let'sCode·2022-05-31 07:21

基于运动学模型的轨迹跟踪控制算法——模型预测控制（MPC）法之运动学建模（二）

**运动学建模**本节详细介绍基于运动学模型的轨迹跟踪控制算法的运动学建模关键字：运动学方程，状态量，控制量，控制量增量，系统预测输出表达式，状态空间方程，连续化，离散化，线性化车辆误差模型，模型预测控制器

KingkWinner·2022-05-31 07:17

车辆运动学模型，线性化及其离散化

基于模型的控制算法，LQR与MPC，均要建立车辆的模型，并将模型线性化，离散化，才能更好的发挥该算法的作用。

肥嘟嘟的左卫门·2022-05-31 07:33

【自动驾驶】运动学模型的线性离散化

文章目录1.运动学模型线性化2.线性模型离散化3.python实现1.运动学模型线性化之前讲解了车辆的运动学模型，这边以以后轴中心为车辆中心的单车运动学模型为例进行线性化。

CHH3213·2022-05-31 07:32

Pandas对数值进行分箱操作的4种方法总结

目录前言1、between&loc2、cut3、qcut4、value_counts前言使用Pandas的between、cut、qcut和value_count离散化数值变量。

·2022-05-30 14:36

相机标定—— 张正友标定法（1）

1.相机的成像过程与坐标系的转换相机的成像过程涉及了4种坐标系与3种变换关系，这3种变换关系分别是刚体变换、投影变换和离散化。

磁生电·2022-05-26 07:51

机器学习之特征工程（数据清洗）

文章目录1、缺失值的处理2、重复值的处理3、异常值的处理4、噪声的处理5、标准化6、离散化与二值化7、python实战1、缺失值的处理直接删除若某特征存在缺失值，且在数据挖掘过程中用不上它的话，可以直接删除该特征

小磊要努力哟·2022-05-07 07:17

Paper Reading - 综述系列 - Hyper-Parameter Optimization（下）

子韵如初·2022-05-06 07:54

机器学习知识点梳理3--集成学习/Adaboost/随机森林/GBDT/xgBoost/LightGBM

LightGBM的区别切分算法（切分点的选取）：XGBoost通过对所有特征都按照特征的数值进行预排序选取最好的分割点；LightGBM通过直方图算法寻找最优的分割点LightGBM占用的内存更低，只保存特征离散化后的值

Lyttonkeepgoing·2022-05-04 07:53

Pandas 对数值进行分箱操作的4种方法总结对比

分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中，我们将讨论使用pythonPandas库对数值进行分箱的4种方法。

·2022-05-03 11:27

Python机器学习从入门到高级：带你玩转特征转换（含详细代码）

高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏文章目录1.min-max缩放2.标准化缩放3.归一化4.生成多项式和交互特征5.使用函数进行特征转换6.处理异常值☘️7.将特征离散化上一章我们介绍了如何进行基本的数据清洗工作

JoJo的数据分析历险记·2022-05-03 07:46

Apollo规划代码ros移植-Lattcie的二次规划

可以先看我之前写的：链接:Apollo规划代码ros移植-Lattice规划框架.二次规划的实现步骤：1.要进行二次规划，我们必须离散化参考线，也就是参考线是有一系

夏融化了这季节·2022-04-23 07:03

(转载)Pandas高级操作——缺失值处理、数据合并、数据离散化直方图

参考https://blog.csdn.net/m0_38106113/article/details/821166831缺失值处理对于获取到的数据，总会有一些是缺少的，如果这些缺少的数据对于我们的接下来的工作无关紧要，就可以直接舍弃；而有作用的就要应该补齐。我们使用一些电影数据来说明接下来的操作，先看看电影数据的结构importpandasaspd#读取电影数据movie=pd.read_csv

lamusique·2022-04-22 07:04

面试总结之特征工程

特征工程有哪些数据预处理1.处理缺失值2.图片数据扩充3.处理异常值4.处理类别不平衡问题特征缩放1.归一化2.正则化特征编码1.序号编码2.独热编码3.二进制编码4.离散化特征选择1.过

DCGJ666·2022-04-18 07:07

第K小数 (可持久化权值线段树)主席树经典题

因为数据范围很大而实际数量很少，所以我们需要使用离散化的操作，通过实际上出现的不同数的个数(离散去重后)，来buildbuildbuild一个树的骨架并且刚开

Snow_raw·2022-04-13 22:40

奇偶游戏【离散化+并查集】

奇偶游戏【离散化+并查集】POJ1733、ACwing239#includeusingnamespacestd;#defineintlonglongconstintN=10000;structquery

Alan_Lowe·2022-04-07 12:04

python数据分析的一些基础性知识（二）

数值型特征一般可以直接用于构建模型，有时为了模型稳定和鲁棒性会对连续变量离散化，文本型特征往往是需要转换成数值型特征才能用于建模分析的。

WiningQ·2022-04-07 07:46

数字信号处理之期中斩神篇（四重斩仙）

DFT是一种时域和频域均离散化的变换，DFT适合数值计算，得到广泛应用。对连续时间和系统，可通过时域采样，应用DFT进行近似谱分析。

渣渣ye·2022-04-06 07:10

数据离散化与Python实现

一、原理数据离散化（也称，数据分组），指将连续的数据进行分组，使其变为一段离散化的区间。根据离散化过程中是否考虑类别属性，可以将离散化算法分为：有监督算法和无监督算法。

weixin_30629977·2022-04-02 07:51

Python实现数据预处理-离散值处理

jaffe_wei·2022-04-02 07:40

pandas数据分组groupby()和统计函数agg()

数据分组使用groupby()方法进行分组group.size()查看分组后每组的数量group.groups查看分组情况group.get_group('名字')根据分组后的名字选择分组数据pandas数据离散化数据离散化中的分组

蓝小白1024·2022-03-30 07:59

BNN领域开山之作——不得错过的训练二值化神经网络的方法

作者‖cocoon编辑‖3D视觉开发者社区文章目录导读概述方法确定二值化以及随机二值化梯度计算以及累加离散化梯度传播乘法运算优化基于位移（shift）的BN基于位移的AdaMax不做二值化的第一层实验论文实验结果

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-03-29 07:10

SQL Server表空间碎片化回收的实现

2.2DROP_EXISTING2.3DBCCDBREINDEX2.4DBCCINDEXDEFRAG3空间回收参考链接：1锁片化的产生1.1产生碎片化的原因1、在B-tree索引中，表数据按照聚集索引的排序进行物理存储，若聚集索引离散化比较严重

·2022-03-22 16:14

网络瘤 24 题做题寄录

题意没给$l,r$范围，先离散化。先找流量和费用。首先有一个【每个区间只能选择一次】的隐性条件限制。可以想到将次数作为流量，显然长度就作为花费。那么怎么表示选择一个区间呢？

UperFicial·2022-03-20 08:00

ACWing基础课程题目

ACWing基础大全第一讲基础算法完成情况：20/20包括排序、二分、高精度、前缀和与差分、双指针算法、位运算、离散化、区间合并等内容。

阿斯卡码·2022-03-18 04:40

acwing算法基础课

文章目录第一章基础算法快速排序归并排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并第二章数据结构单链表双链表栈队列单调栈单调队列KMPTrie并查集堆哈希表C++STL第三章搜索与图论DFSBFS

csdn_ggboy·2022-03-18 03:15

Mayor‘s posters--线段树(区间修改)+离散化

ACM专题学习五DescriptionThecitizensofBytetown,AB,couldnotstandthatthecandidatesinthemayoralelectioncampaignhavebeenplacingtheirelectoralpostersatallplacesattheirwhim.Thecitycouncilhasfinallydecidedtobuilda

XJiano·2022-03-17 18:07

利用python进行数据分析—8.数据清洗与准备

文章目录引言8.1处理缺失值8.1过滤缺失值8.1.2补全缺失值8.2数据转换8.2.1删除重复值7.2.2使用函数或者映射进行数据转换8.2.3替代值8.2.4重命名轴索引8.2.5离散化与分箱8.2.6

哎呦-_-不错·2022-03-17 07:05

探索性数据分析（四）——特征工程（对数转换、标准化/归一化、离散化、标签编码、独热编码、Dummy变量）

前言本篇笔记内容摘要：特征工程的基础介绍和常用方法总结，包括对数转换、特征标准化、离散化、LabelEncoder、OneHotEncoder以及DummyVariables。

Avasla·2022-03-17 07:07

麦克纳姆轮、TB6612电机驱动、PID电机控制和编码器

目录麦克纳姆轮麦克纳姆轮平移原理麦克纳姆轮运动学分析TB6612直流电机驱动直流电机的原理减速器TB6612电机驱动电机接线说明编码器编码器原理四倍频程序实现数据离散化PID控制PID控制原理3个组成单元调整

Naiva·2022-03-16 10:53

R语言——连续向量离散化函数总结

R语言——连续向量离散化函数总结1、cut函数这种方式较为简单，函数参数：cut(x,breaks,labels=NULL,include.lowest=FALSE,right=TRUE,dig.lab

呯~哈嘿·2022-03-09 08:31

机器学习笔记六——特征工程之数据预处理

特征工程之数据预处理1、处理缺失值2、处理异常值2.1异常值检测2.2异常值处理3、离散特征的连续化处理4、连续特征的离散化处理5、处理类别不平衡问题6、图片数据扩充数据预处理首先需要对数据进行预处理，

珞沫·2022-03-09 08:31

数据的预处理分箱python_数据预处理——数据分箱

建模数据的预处理的过程中，变量分箱(即变量离散化)往往是较为核心一环。变量分箱的优劣往往会影响模型评分效果。

weixin_39606137·2022-03-09 08:57

数据预处理(七)——利用sklearn进行数据预处理

主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理小结七、利用sklearn进行数据预处理1.数据标准化、均值和方差缩放sklearn.preprocessing.scale

shi_jiaye·2022-03-09 08:23

离散化算法思路+模板代码

但个数非常小非常的松散序列元素的相对大小（位置）的作用＞绝对大小（值是多少）的作用因为非常的松散，开辟值域范围大小的数组来存储它们非常的不划算且不现实所以应该想出一个方法，把松散的序列映射成等价紧凑的序列这种方法，叫做离散化思路

Alkali！·2022-03-05 16:07

基本算法——离散化

概念离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。

weixin_30632899·2022-03-05 16:07

基础算法——离散化

手动实现离散化1主要功能：离散化主要是通过建立一个映射，将分散的元素的位置映射成连续的位置以节约空间。2原理（代入具体示例来说明）：说明：X为题目要进行操作的数组元素的下标，Y为经过离散化后的下标。

Fish_a·2022-03-05 16:05

离散化

概念离散化（Discretization），把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。

努力的老周·2022-03-05 16:34

离散化算法

文章目录一、基本介绍二、离散化模板三、巩固练习1.区间和2.逆序对3.程序自动分析一、基本介绍离散化：把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。

时间最考验人·2022-03-05 16:04

人工智能面试总结-回归

说说逻辑回归的特征离散化？说说最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价？说说逻辑回归可以将参数初始化为0吗？说说逻辑回归为什么不用平方损失函数？说说逻辑回归与线性回归关系？说说线性回归？概念：线性

啥都生·2022-03-03 07:49

## 基于R语言的信用评分卡模型

通过将模型变量WOE编码的方式离散化之后用LOGISTIC模型进行二分类的广义线性模型。本文通过对kaggle上的GiveMeSomeCredit数据的挖掘分析，结合信用评分卡的建立原理，从数据

qq_24169407·2022-02-27 06:45

利用Python进行数据分析（Ⅲ）

进行数据分析（Ⅲ）7.数据清洗与准备7.1处理缺失值7.1.1过滤缺失值7.1.2补全缺失值7.2数据转换7.2.1删除重复值7.2.2使用函数或映射进行数据转换7.2.3替代值7.2.4重命名轴索引7.2.5离散化和分箱

小灵宝·2022-02-23 07:41

Python Pandas学习之数据离散化与合并详解

目录1数据离散化1.1为什么要离散化1.2什么是数据的离散化1.3举例股票的涨跌幅离散化2数据合并2.1pd.concat实现数据合并2.2pd.merge1数据离散化1.1为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化数据结构

·2022-02-22 16:32

数据预处理——Day 1

通常我们对数据进行如下几种预处理：缺失值处理异常值处理冗余数据处理数据标准化数据离散化数据向量化:我自己总结的，主要针对文本数据。不知道算不算预处理，但这是文本数据的必须操作。本文主要针对缺失值

MaosongRan·2022-02-21 23:52

基于构件技术的嵌入式系统复用软件设计

这样不但实现了嵌入式操作系统的可裁剪性，而且由于从嵌入式操作系统到应用程序的设计都是基于离散化的软件构件，因此方便了嵌入式控制应用软件设计时的集成和调试。为了方便软件构

linglongyouzhi·2022-02-21 10:09

音频数字化

音频数字化采样：众所周知，声音是一种压力波，是连续的，然而在计算机中无法表示连续的数据，所以只能通过间隔采样的方式进行离散化，其中采集的频率称为采样率。

佛祖拿屠刀·2022-02-18 14:54

基于采样的路径搜索算法代码实现（RRT和PRM）

1、采样法利用网格法可以得到对特定离散化后C-space的最优解。但网格法的缺点是计算复杂度高，适用于自由度较低的机器人。

play_robot·2022-02-17 16:03

python Pandas中数据的合并与分组聚合

目录一、字符串离散化示例二、数据合并2.1join2.2merge三、数据的分组和聚合四、索引总结一、字符串离散化示例对于一组电影数据，我们希望统计电影分类情况，应该如何处理数据？

·2022-02-17 11:54

机器学习笔记16: 马尔可夫决策过程(下)

离散化也许求解无限状态下的MDP问题最简单的方法就是先将无限状态离散化成有限状态，然后再用之前介绍的价值迭代或者策略迭代算法了。

secondplayer·2022-02-16 15:07

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