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slam14(2) v1 概率论知识 期望 方差 协方差
https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79633207 总体方差（variance）：总体中变量离其平均值距离的平均。一组数据 样本方差（variance）：样本中变量离其平均值距离的平均。一组数据 总结一下： 分母是m-1的情况下，估计值是总体估计总是错误的。你应该怎么做？
估计总是错误的。你应该怎么做？ 估计是错误的。估计并不能预测未来。相反，估计提供了预测工作需要多长时间的最佳猜测。 Photo by Anna Shvets: https://www.pexels.com/photo/colleagues-discussing-details-of-project-on-meeting-5324975/ 我已经看到估计，需要一个小时来预测四最大似然估计(MLE)入门教程
什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来敏感问题调查 干扰变量 抛硬币
说说不能说的话——敏感问题调查 https://mp.weixin.qq.com/s/q_a_1Psbbdwzqkiufm4TOQ 说说不能说的话——敏感问题调查 原创 房祥忠 统计之都 2022-09-03 08:31 发表于北京 收录于合集 #科普5个 #统计学11个 #调查1个 本文选自《中国统计》2021年第3期文章，原文已获出版25_光流估计
# 光流估计 # 1. 光流估计 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture('D:/pycharm/pycharm-cope/opencv/resource/videos/02_Foreground.avi') # 角点检测所需参数 # 如果不限制角点最大数量，速度就会有些慢，达不到实时的效果 # 品质因子会筛选角点，品质因子设置的机器学习：贝叶斯分类器
1、 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法,对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 决策论中将“期望损失”称为“风险” (risk). 我们的任务就是寻市场风险_VaR_混合法估计
市场风险_VaR_混合法估计市场风险VaR值估计混合法估计一、1. BRW:Aged-weighted1. 1.1 公式2. 1.2 优缺点二、2. HW:Volatility-weighted1. 2.1 公式2. 2.2 优缺点三、3. CWHS:correlation-weighted四、4. FHS:Filtered Historical simulation 一、1. BRW:Aged-weighted 越靠最小二乘估计
最小二乘估计法介绍 最小二乘估计是一种利用观测数据估计线性模型中未知参数的方法，其基本的思想是选择合适的估计参数使得模型输出与传感器实测输出数据之差的平方和最小。 对于一个线性模型，其含有 \(m+1\) 种可观测的变量 \((\Omega_0,\Omega_1,...,\Omega_m)\)，每个参数（除机器人学中的状态估计批量形式
线性高斯系统的状态估计 离散批量优化 运动和观测方程 在离散时间线性时变的条件下，定义运动和观测方程： \[x_k=A_{k-1}x_{k-1}+v_k+w_k,k=1,\cdots,K \\ y_k=C_kx_k+n_k,k=0,\cdots,K \]\(v_k\) 是确定性变量，其他都是随机变量。噪声和初始状态一般假设为互不相关，并且在各个时刻与自学习笔记1 有偏估计(biased estimate)和无偏估计(unbiased estimate)
有偏估计(biased estimate)和无偏估计(unbiased estimate)本质上的区别是两种估计方法。 1.区别与产生的原因 首先有偏估计和无偏估计的区别和产生原因是什么呢，原因在于样本的数量。 定义： 有偏估计是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是待【CVPR 2022】论文阅读：PoseTriplet: Co-evolving 3D Human Pose Estimation, Imitation, and Hallucination unde
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.15625.pdf Github：https://github.com/Garfield-kh/PoseTriplet 单位：新加坡国立大学、南洋理工大学、华为 2022CVPR Oral Presentation 摘要 现有的自监督三维人体姿势估计方法在很大程度上依赖于一致性损失等弱监督来指导学习，这不可避免地导致计划制定
具体三点为：A如何制定阶段计划；B如何制定产品计划；C管理好时间。 A：为了制定阶段计划，必须清楚时间的使用情况。根据上面介绍的周活动总结表，我们就可以跟踪记录自己是如何支配时间的。在制订下一周的计划时，就可以参考最近的周活动总结表。根据以前各个任务花费的时间，就能判断出下一我的计划
1、如何制定阶段计划 这里介绍两种计划：阶段计划和产品计划。阶段计划是关于这段时间内对时间的安排，产品计划是关于制作产品活动期 间的时间安排。以读一本书为例来说明阶段 计划和产品计划的区别。为了计划这项工作，首先估计出整个任务应花费多少时间。例如，你可能希望用20小时阅关于因数个数的估计
根据知乎提问：n的正因子个数d(n)有没有上界公式？ 的某一篇回答： 依次进行正因子个数的上界估计。 根据常规 64 位 C++ 编译器，已定义好的最大可处理数字为无符号 128 位数。 由 \(\lg 2^{128}={128\ln 2\over \ln 10}=38.531839444989586\) 得到，数字大小最大为 \(10^{38}\) 数量级。无线感知理论基础笔记（一）——无线信道：定义与概念
信道定义 通俗地来理解信道，一个信号从发送端通过一定的媒介到达接收端。这就是一个典型通信过程，就包括发射端-信道-接收端三个部分。 符号化表述为：假设发送信号为s, 那么接收到到的信号为f(s),其中函数f就是信道对信号的影响，传输的目的就是基于接收到的f(s)计算出s。当然最理想的拓端tecdat|R语言用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25610 原文出处：拓端数据部落公众号 配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议，这并不是真正的解决方案。看看下图： Microsoft的滚动系数（回归：MSFT~SPY）- 120 天的窗口，纯蓝色是使用完整样本估计的 be电池管理系统（BMS）
概述 电池管理系统（BMS）为一套保护动力电池使用安全的控制系统，时刻监控电池的使用状态，通过必要措施缓解电池组的不一致性，为新能源车辆的使用安全提供保障。 经纬恒润作为国内优质的动力系统供应商，在控制系统开发方面拥有雄厚的实力和丰富的经验，可以为客户在时偏估计
信噪比为36dB，进行的操作。 1 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 下行同步时频估计 %%%%%%%%% 2 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% sync.m %%%%%%%%% 3 %%%%% data:2022年2月6日 author:wupingping %%%%%%%%%% 4 5 %%%%%程序说明 6 %%先生成接收信号以及同步序列，完成了BPSK调制,视觉SLAM精度评估：ATE与RPE
RMS的含义是Root Mean Square，即均方根。英文释义为“The square of the average of squares of a set of numbers” 计算公式为： \[x_{rms}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{n}{x_i^2}}=\sqrt{\frac{x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2}{N}} \]TUM RGBD关于ATE与RPE的介绍 ATE：绝对轨迹误差; A极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）
1.极大似然估计 笔记来源：Maximum Likelihood，clearly explained!! 在日常对话中，我们说的“概率”和“似然”其实是一回事，但在统计领域中，“似然”指的是我们下面要描述的情况，即尝试为所给测量值的分布找到最优均值和最优标准差 我们想要为这些样本数据找到最适合的分布，以便拓端tecdat|R语言用收缩估计股票beta系数回归分析Microsoft收益率风险
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25610 原文出处：拓端数据部落公众号 配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议，这并不是真正的解决方案。 看看下图： Microsoft的滚动系数（回归：MSFT~SPY）- 120 天的窗口，纯蓝色是使用完整样本估Ch1 估计方法
估计量：函数 估计值：函数的值 估计量的标准：无偏性 有效性 一致性 矩法 极大似然估计 独立出现的概率相乘 使连乘积最大 牛顿-拉夫逊算法：score function收敛即可 期望最大化算法：两次期望最大化的差值收敛即可 存在的问题：local最大化（而非global最大化） 贝叶斯估计 边际概率 P(A) 联MLE极大似然估计与MAP最大后验概率估计的介绍
这篇文章还讲得比较清楚： https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 《详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解》 MLE：Maximum Likelihood Estimation，极大似然估计 MAP：Maximum A Posteriori Estimation，最大后验概率估计 最大似然估webrtc 带宽估计
1、整体架构： 此图是接收端码率控制整体结构图分成3个部分。 第一部分采集和发送：camera encode通过Pacer并结合fec发送。 第二部分基于延时的码率计算（卡尔曼模型）。 第三部分是结合丢包和延音乐速度与节拍估计基本方法
转载自我的个人网站 https://wzw21.cn/2022/02/04/tempo-baseline/ 目录 使用Librosa库对音乐速度、节拍进行估计的基本方法基本设置时频特征（Mel-Spectrogram）中层特征（Spectral Flux）速度估计（Autocorrelation）节拍跟踪（Dynamic Programming） 使用Librosa库对音乐速度、节拍进