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统计学习方法公式推导
卡尔曼滤波
公式推导
(总结)
假设小车在t时刻的初始状态可以用Pt(当前位置),Vt(当前速度),Ut表示加速度:预测:利用上一个时刻的旧状态和系统的动量模型(如加速度,速度等)来预测当前时刻的状态已知上一时刻t-1时的小车状态,那么当前时刻t小车的状态可以如下表示:很明显上述的输入变量都是线性组合,卡尔曼滤波也被称为线性滤波器,用矩阵来表示上述公式:其中,公式(二)即为状态预测方程组中的第一条公式,F为状态转移矩阵,B为控制
奶茶不加冰
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2023-09-12 04:48
人工智能
算法
基于S参数的稳定性分析
首先定义几组常数,如下:无条件稳定:对于任意的|ГL|1或|Гout|>1所以,负载稳定的区域是使|Гin|1,该条件等效为:μ1>1其他无条件稳定的充要条件:3、结束语文章对教材中稳定性判据进行的理论
公式推导
洁仔爱吃冰淇淋
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2023-09-11 13:34
RF
CIRCIUTS
S参数
S参数稳定性分析
放大器设计
自然语言处理学习复习2(贝叶斯)
贝叶斯公式贝叶斯公式就一行:image.png而它其实是由以下的联合概率
公式推导
出来:image.png其中P(Y)叫做先验概率,P(Y|X)叫做后验概率,P(Y,X)叫做联合概率。
阿门aaa
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2023-09-11 11:55
球面上绘制圆matlab仿真
推导说明为便于
公式推导
,本文仅以球心在坐标原点时进行推导,需要说明的是球心不在原点时,只需把已知条件的坐标减去球心坐标,等完成求解后再加上球心坐标即可!
飞舞哲
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2023-09-09 19:32
matlab
matlab
开发语言
PyTorch程序实现L1和L2正则项
文章目录1背景介绍2
公式推导
3程序实现3.1正则化实现3.2网络实例3.3在网络中加入正则项3.4PyTorch中自带的正则方法:权重衰减4正则项的使用注意事项5总结1背景
Dark universe
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2023-09-08 09:01
机器学习
神经网络
pytorch
python
深度学习
正则化
【python手写算法】逻辑回归实现分类(含
公式推导
)
公式推导
:代码实现:#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdeff(w1,x1,w2,x2,b):z=w1*x1+w2*x2+breturn1
single 君
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2023-09-08 06:52
python项目
人工智能
算法
python
逻辑回归
【AI】机器学习——朴素贝叶斯
文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯
公式推导
条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响
AmosTian
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2023-09-07 09:42
AI
#
机器学习
机器学习
人工智能
概率论
贝叶斯定理
朴素贝叶斯
学期计划
学期计划一、学好校内课程内容,保证课程成绩二、在网站上跟着上完斯坦福开放的自然语言课程和深度学习课程三、看完自然语言处理综述以及弄懂
统计学习方法
书籍,进行实践,其中忘记或不懂的统计、代数知识及时进行补充四
敲可爱的小超银
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2023-09-07 07:38
【机器学习实践】隐马尔可夫模型(二)Viterbi算法
隐马尔可夫模型的预测问题已知一条可见层状态链,推导出最有可能的隐藏层状态链Viterbi算法维特比算法通过:全局最大概率必在每步优化时取得最大概率参考资料:《
统计学习方法
》李航清华大学(ppt)python
不给自己画饼
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2023-09-05 22:05
表示学习与深度学习
西瓜书、
统计学习方法
以及花书第二部分都已经草草看过一遍,前后历时大概3个月,期间也根据Hands-on一书敲了一些代码实现简单的模型。至此可说对于机器学习算是入了门了。
单调不减
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2023-09-05 11:43
EM算法总结(一)
参考:文曲经典:
统计学习方法
-李航参数分析θ=[P(z1∣x),P(z2∣x),⋯ ,P(zm∣x),P(y1∣z1,x),P(y2∣z1,x),⋯ ,P(yn∣z1,x),P(y1∣z2,x)⋯ ,P
赛文忆莱文
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2023-09-04 16:13
算法
概率论
机器学习:XGBoost介绍及
公式推导
1.XGBoost算法原理 XGBoost(ExtremeGradientBoosting)全名极端梯度提升树,在绝大多数回归和分类问题上表现突出,因此,在集成算法中,XGBoost是公认的王牌算法。最优模型构建方法 通过之前的算法学习,我们知道:一般构建最优算法模型,其实就是最小化训练数据的损失函数,我们用字母L表示损失,如下式:minf∈F1N∑i=1NL(yi,f(xi))\min_{
示木007
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2023-09-03 16:39
集成学习
人工智能
机器学习
公考笔记--第六周
判断推理的技巧逻辑判断部分的视频算是都看完了,用一句话总结就是,善用
公式推导
,不要凭借语感做题。
xsza
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2023-09-03 14:29
4. 深度学习-损失函数
1.经验风险,期望风险,结构风险如何选择最优参数和评价一组参数是最优的,这就是机器学习中的策略,也就是性能度量P,在李航的《
统计学习方法
》和周志华的《机器学习》中开篇都曾讲过,这里不再详细介绍。
李涛AT北京
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2023-09-03 11:38
实习面经
(信息增益、信息增益比、基尼系数),基尼系数的
公式推导
,代表的含义。样本不均衡怎么办?TextCNN与TextRNN的区别,CNN的卷积过程(一维与二维的区别)。
大豆油
·
2023-09-02 15:52
3D点云处理:基于PCA计算点云位姿 平面位姿(附源码)
文章目录1.基本内容2.PCA求解步骤(非
公式推导
)3.代码实现4.参考文章目录:3D视觉个人学习目录微信:dhlddxB站:Non-Stop_1.基本内容基于PCA计算点云位姿通常是指在三维空间中使用
让让布吉
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2023-09-02 01:21
3D视觉
3d
c++
pcl
FOMM模型的
公式推导
GOFOMM需要找到一个从源帧到驱动帧的映射关系,给出最终结果,文中提出:TS←D(z)≈TS←R(pk)+(ddpTS←R(p)∣p=pk)(ddpTD←R(p)∣p=pk)(z−TD←R(pk))\mathcal{T}_{\mathbf{S}\leftarrow\mathbf{D}}(z)\approx\mathcal{T}_{\mathbf{S}\leftarrow\mathbf{R}}\l
REstrat
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2023-08-30 10:31
算法
机器学习
人工智能
URP多光源阴影处理
URP多光源阴影处理本系列URP不再阐述具体的效果实现逻辑与
公式推导
,侧重于URP下对《Shader入门精要》中Demo的复刻。
BacteriumFox
·
2023-08-29 12:40
统计学补充概念-13-逻辑回归
概念逻辑回归(LogisticRegression)实际上是一种用于解决分类问题的
统计学习方法
,尽管其名称中带有"回归"一词,但它主要用于处理分类任务。
丰。。
·
2023-08-29 03:02
统计学补充概念
统计学
逻辑回归
算法
机器学习
详解VAE(变分自编码器)
变分自编码器-VAE前言一、AE(auto-encoders)-自编码器1.AE整体结构及
公式推导
2.AE的特点二、VAE(Variationalauto-encoder)-变分自编码器1.VAE模型结构
菜菜的小粉猪
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2023-08-29 03:01
生成模型
人工智能
深度学习
图像处理
分组交换的报文交付时间
图1首先对在
公式推导
中需要的一些变量进行说明:假设我们有的报文需要进行发送,采用分组交换的方式进行发送,假设分组的长度(大小)为.假设链路带宽(数据传输速率)为.假设从发送方到接收方的跳步数为,路由器数为
YAN_DAOJIANG
·
2023-08-29 02:57
SGL论文中相关
公式推导
SGL论文中相关
公式推导
题记对文中公式14到15进行推导对文中公式16进行解析对文中公式20进行补充说明对文中公式21进行补充说明参考博文及感谢题记关于Wu2021_SIGIR_paper_Self-supervisedgraphlearningforrecommendation
只是一个代号不必认真
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2023-08-28 18:33
对比学习
机器学习
推荐系统
机器学习
深度学习
人工智能
python
最大熵模型详细解析 |
统计学习方法
学习笔记 | 数据分析 | 机器学习
本文包括:1.最大熵模型简介2.最大熵的原理3.最大熵模型的定义4.最大熵模型的学习1.最大熵模型简介:最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合,所以,最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X),则其熵是:式中,|X|是X的取值个数,当且仅当X的分布是均匀分
舟晓南
·
2023-08-28 07:46
从VAE到Diffusion生成模型详解(1):变分自编码器VAE
文章目录1.生成式模型简介2.PixelRNN/CNN3.VAE3.1自编码器AE3.2VAE基本原理3.3VAE
公式推导
4.参考1.生成式模型简介什么是生成式模型给定训练集,产生与训练集同分布的新样本
orangerfun
·
2023-08-28 06:55
计算机视觉
计算机视觉
EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用
参考:《
统计学习方法
》9.3EM算法在高斯混合模型学习中的应用多维高斯混合模型多维高斯混合模型具有如下形式的概率分布模型:其中d为数据的维度,为均值,为协方差矩阵。
韩明宇
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2023-08-27 15:38
机器学习
P,NP,NP_hard,NP_complete问题定义
背景:在看李航的《
统计学习方法
时》提到了NP完全问题,于是摆之。
weixin_30399821
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2023-08-26 20:32
瑶底中学听课感想
在圆锥体积
公式推导
过程中,让学生自己实验,亲自动手。从而得出圆锥体积公式。这样使学生的主体能动
浥涧小学凌转兴
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2023-08-26 01:11
在三维坐标中给出三个点,求三个点所在平面的圆心和圆心坐标
yanmy2012/article/details/8111600https://blog.csdn.net/cwj066/article/details/82692271(顺便推荐一个基础计算博客)这里不讲
公式推导
数学计算
路奇怪
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2023-08-25 17:16
C++基础
算法工程师面试
1、编程语言2、基本算法3、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型(SVM,LR,GBDT,EM)的原理以及
公式推导
;2)RF,GBDT
遇见百分百
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2023-08-25 11:25
13.4 目标检测锚框标注 & 非极大值抑制
锚框的形状计算公式假设原图的高为H,宽为W锚框形状详细
公式推导
以每个像素为中心生成不同形状的锚框#s是缩放比,ratio是宽高比defmultibox_prior(data,sizes,ratios):
computer_vision_chen
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2023-08-25 07:16
动手学深度学习(计算机视觉篇)
目标检测
人工智能
计算机视觉
torch.gather函数的理解
建议先阅读官方文档,拿笔跟着给出的
公式推导
一次。
马小李23
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2023-08-24 17:46
EM算法推导--三硬币模型推导过程
本篇博客主要介绍李航《
统计学习方法
(第2版)》中讲解EM算法涉及到的三硬币模型案例,原文中该模型的推导过程被省略了。本篇博客主要是将该模型的具体推导过程。
Sun_Sherry
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2023-08-24 12:27
机器学习
算法
概率论
机器学习
贝塞尔矫正2,
公式推导
样本偏差的源头⬆⬆⬆⬆⬆⬆,所以要把公式中的n改为n-1这是因为μ→算术平均数而算术平均数有两个公式1简单算术平均数:2加权算术平均数:也就是说数值被估小了→除以更小的数字,让大更大,更接近实际情况1,标准差公式2方差就是标准差的平方3方差与期望的关系DX=E(X2-2XEX+(EX)2)=E(X2)-E(2XEX)+(EX)2=E(X2)-2(EX)2+(EX)^2=E(X2)-(EX)2#旋转
丰。。
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2023-08-23 08:16
统计学
大数据
概率论
数据挖掘
算法
PCL RANSAC拟合二维圆(C++详细过程版)
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理 RANSAC拟合圆,一般采用的是三点定圆,然而三点定圆计算
公式推导
过于复杂(见:三点定圆推导公式)。
点云侠
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2023-08-21 15:24
PCL
算法实现与优化
c++
算法
开发语言
3d
计算机视觉
控制方法笔记
重点却不重要LQR
公式推导
https://blog.csdn.net/heyijia0327LQR的直观推导
悄悄笙箫
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2023-08-20 20:16
日记
apollo
笔记
apollo
Stanley 轨迹跟踪算法研究
复杂环境下的移动机器人路径规划技术研究》《Stanley:TheRobotthatWontheDARPAGrandChallenge》《无人驾驶汽车轨迹跟随控制研究》《基于混合算法的校园智能车路径规划与跟踪控制方法研究》
公式推导
部分都不是很详细
Prejudices
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2023-08-20 12:53
规控
算法
液压传动——能量的基础知识
别担心,我们的课程着重点在于用大白话讲解一些概念性的知识,不涉及复杂的
公式推导
,大家尽可放心学习。在本小节中,我们主要了解关于能量、力、力矩、功和功率的概念。
液压贼船
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2023-08-18 15:37
感知机模型(Perceptron)详细解读 |
统计学习方法
学习笔记 | 数据分析 | 机器学习
本文包括:1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现,使用了随机梯度下降法,梯度下降法,adagrad和对偶形式四种算法:舟晓南:感知机模型python复现-随机梯度下降法;梯度下降法;adagrad;对偶形式1.走近感知机-感知机与童话回想一下,在现实生活中,我们是怎么对
舟晓南
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2023-08-18 07:56
C语言编程:坐标系的平移和旋转
文章目录1问题场景2
公式推导
2.1旋转坐标系推导2.2平移坐标系推导2.3完整公式3C语言编程1问题场景对于ADAS算法开发,在工作中遇到过很多需要坐标系转换的场景。
chhttty
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2023-08-18 01:48
c语言
开发语言
C语言编程:最小二乘法拟合直线
文章目录1引入2
公式推导
3C语言代码实现4测试验证5总结1引入最小二乘法,简单来说就是根据一组观测得到的数值,寻找一个函数,使得函数与观测点的误差的平方和达到最小。
chhttty
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2023-08-18 01:14
c语言
最小二乘法
算法
欧拉公式
文章目录欧拉公式e欧拉恒等式欧拉公式欧拉
公式推导
2步骤1:使用泰勒级数展开步骤2:将ixixix代入exe^xex复平面上推导欧拉公式步骤1:复平面上的复数表示步骤2:定义复数的指数形式步骤3:求导步骤
-_Matrix_-
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2023-08-17 08:21
数学
机器学习
计算机视觉
神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归
概念逻辑回归是一种用于二分分类问题的
统计学习方法
,尽管名字中带有"回归"一词,但实际上它用于分类任务。逻辑回归的目标是根据输入特征来预测数据点属于某个类别的概率,然后将概率映射到一个离散的类别标签。
丰。。
·
2023-08-16 04:04
神经网络补充
神经网络
神经网络
逻辑回归
人工智能
高等数学 | 微分方程解决单中值问题、高阶导数的莱布尼兹公式
高阶导数的莱布尼兹
公式推导
以及应用,先求导至能够发现某次求导开始为0的时候,对其使用莱布尼兹公式。
梨子串桃子_
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2023-08-16 04:15
高等数学
笔记
RL 实践(7)—— CartPole【TPRO & PPO】
动手学强化学习》、王树森《深度强化学习》完整代码下载:8_[Gym]CartPole-V0(PPO)文章目录1.TPRO(置信域策略优化)方法1.1朴素策略梯度方法的问题1.2置信域优化法1.3TPRO
公式推导
云端FFF
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2023-08-15 17:22
#
强化学习
#
实践
PPO
TPRO
强化学习
pytorch
关于特殊矩阵一维存储映射
公式推导
特殊矩阵:指其中有许多相同元素,且按一定规律分布。比如n阶对称矩阵对于程序中n阶对称矩阵,一般可采取压缩算法,即用一维数组存储相同矩阵元素得一个副本.定义式:一维存储n(n+1)/2个k=i(i-1)/2+j-1当i>=j时k=j(j-1)/2+i-1当i=j时,也就是存储下三角,第一行1个第二行2个第三行3个以此类推第i行就有i个,存储在一维数组中则第i行的下标从头数过来就是前i-1行的个数加第
gis11
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2023-08-15 15:15
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据))
Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理逻辑回归是一种用于二分类问题的
统计学习方法
敲代码两年半的练习生
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2023-08-15 05:31
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sklearn分类模型
sklearn
回归
分类
统计学习方法
||章1:
统计学习方法
概论
统计学习的研究:
统计学习方法
统计学习理论(
统计学习方法
的有效性和效率和基本理论)统计学习应用统计学习的方法分类:SupervisedlearningUnsupervisedlearningSem
周运来就是我
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2023-08-14 15:25
GPS经纬度lat, lon映射到平面坐标x,y
公式推导
与c代码
地球的长半轴上:a=6378137m 地球的短半轴上:b=6356755m7、扁率8、椭圆的第一偏心率9、椭圆的第二偏心率10、大地纬度 B:单位,rad,-pi/2~pi/2
公式推导
niu_88
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2023-08-13 23:22
UAV
gps
经纬度
平面坐标
(
统计学习方法
|李航)第四章 朴素贝叶斯算法——贝叶斯估计
贝叶斯估计方法:计算男女时只有两个值,所以K=2贝叶斯估计就是拉普拉斯平滑估计方法:为什么叫做贝叶斯估计呢?例题:重新回顾以下朴素贝叶斯:对他求导,求出最大值得到了色i他的估计值:那么我们可以知道对应Y=-1这类女儿国还是特例给自己留点男人
Allenspringfestival
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2023-08-13 19:12
机器学习基础
算法
学习方法
人工智能
施密特正交化
文章目录
公式推导
拓展公式{β1=α1β2=α2−(α2,β1)(β1,β1)β1β3=α3−(α3,β1)(β1,β1)β1−(α3,β2)(β2,β2)β2\left\{\begin{aligned}
Mount256
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2023-08-13 17:34
考研数学
python
机器学习
人工智能
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