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卡尔曼滤波详解
卡尔曼滤波是一个强大的工具，可以融合存在误差的信息，提取到更加精确的信息。 什么是卡尔曼滤波？ 我们可以在任何包含不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的状态做出有根据的预测。即使信息的不确定性会干扰到预测，卡尔曼滤波也能够预测出接近真实的变化情况。观测概率为多维高斯分布时对两(多)类MAP决策边界的分析
设观测概率为 \(k\) 维高斯分布 \(\displaystyle p(\boldsymbol x\mid C_i)={1\over (2\pi)^{k\over 2}|\Sigma_i|^{1\over 2}}\exp[-{1\over 2}(\boldsymbol x-\boldsymbol \mu_i)^T\Sigma_i^{-1}(\boldsymbol x-\boldsymbol \mu_i)]\) 则代入 MAP 分类器得到，决策边界为：\(\dPRML-1.2.4 高斯分布
1.一元高斯分布 2.多元高斯分布 \(D是维度,\mu是均值向量,D\times D的矩阵\Sigma是协方差矩阵\) \(比如二维的X,Y\) \(\begin{bmatrix} cov[x,x] & cov[x,y] \\ cov[y,x] & cov[y,y] \\ \end{bmatrix},对角线上正好是各自的方差\) \(|\Sigma|是行列式\) 3.一些记号 参数 含义『迷你教程』机器学习的中心极限定理及Python实现
文章目录 中心极限定理大数定律一个随机的示例 中心极限定理是统计学和机器学习中经常被引用但被误解。 它经常与大数定律相混淆。尽管该定理对初学者来说可能看起来很深奥，但它对我们如何以及为什么可以对机器学习模型的技能进行推断具有重要意义，例如一个模型在统计上是【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】异常检测（一）
一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomaly detection)！废话不多说，我们开始吧~ 1 定义 异常检测(Anomaly detection)这个算法很有意思：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又和一些监督学习问题很类似。 什么是异常检测： 通常飞机的引擎从生产线上流出时需要进【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】异常检测（二）
一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomaly detection)的多元部分！废话不多说，我们开始吧~ 7 多元高斯分布 今天学习的内容是异常检测算法的更进一步，涉及到多元高斯分布，它有一些优势，也有一些劣势，它能捕捉到之前的算法检测不出来的异常，首先我们来看一个例子。 假设有上图【转载】 使用t-SNE可视化图像embedding
原文地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/81400277 ================================================ t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非常流行的非线性降维技术，主要用来对高维数据进行可视化。 本文将尽可能是使用简单的卡尔曼滤波算法，究竟是个啥？
说到卡尔曼滤波，想必很多读者都用过，或者听说过，是一种应用非常广泛的滤波算法。 在网上看了不少与卡尔曼滤波相关的博客、论文，要么是只谈理论、缺乏感性，或者有感性认识，缺乏理论推导。能兼顾二者的少之又少，直到看到了国外的一篇博文，讲的非常详细，今天跟大家分享一下。 以下是原博文「吴恩达机器学习」16.异常检测
本章主要介绍异常检测（Anomaly detection）问题，这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的有趣之处在于，它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。 Problem motivation 主要介绍了什么是异常检测，以及其应用。 Anomaly detection example 下面通过一概率论笔记：高斯分布的边缘概率
1 符号说明 将变量、均值和方差进行划分（xa是m维的，xb是n维的）： 其中x满足N(μ,Σ），μ,Σ满足： 边缘概率就是需要求解P(xa)和P(xb) 2 需要用到的定理 2.1 定理的说明 这个证明不严谨，但是方便说明 3 边缘概率求解 我们以P(xa)为例： xa可以如下构造： 那么根据2中的定理，有：2021-10-26
2021-10-26心得 图像处理函数（1）numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)（2）plt.hist():绘制直方图（3）plt.plot()绘制高斯分布直方图整体代码数学知识 图像处理函数 iloc[:,-1] -> ：，为全部列都有；-i是指倒数第i行 mean()：函数功能：求取均值 shape():读取矩阵的长度，比【机器学习】【白板推导系】-笔记3
【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～23】_哔哩哔哩_bilibili 知识点： 1.高斯分布。 2.用极大似然估计估计高斯分布中的参数均值μ，和方差Σ。高斯分布概念学习和C#自定义控件
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution）； 是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布， 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线； 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布机器学习一
机器学习（一） 全程跟着白板推到走的，算是一个复习的记录，总共分为三部分 （一）频率派和贝叶斯派 （二）高斯分布 （三）高斯分布的情况例子 频率派和贝叶斯派 频率派认为 θ \theta θ是一个未知的常量，而基于STM32F429的自适应滤波器教程，无需matlab生成系数，支持自学习（2021-09-20）
论坛下载： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 自适应滤波不同于IIR FIR的经典滤波器，它属于现代滤波器，可以滤除非周期性噪声。 在实际应用中，常常无法得到信号和噪声统计特性的先验知识。在这种情况下，自适应滤波技术能够获得极佳的滤波性能，因而具有很基于STM32F407的自适应滤波器教程，无需matlab生成系数，支持自学习（2021-09-20）
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硬核发布基于STM32H7的自适应滤波器教程，无需matlab生成系数，支持自学习（2021-09-20） 论坛下载： http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 自适应滤波不同于IIR FIR的经典滤波器，它属于现代滤波器，可以滤除非周期性噪声。 在实际应用中，常常无法得到信号和噪声李宏毅机器学习笔记：4.概率分类模型
# 2021.09.18 点赞过1 明日更新下一P # 内容：P10,P11 主要参考：https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/details/90314458 高斯分布：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262125747 文章目录 P10: 概率分类模型10.1 线性回归模型短板10.2 贝叶斯10.3 高斯分布10.4 应用过程10.高斯分布和马氏距离
高斯分布 x ∈ R p x\in \mathbb{R}^p x∈Rp机器学习：朴素贝叶斯
先验概率：P（A）根据以往的经验和分析得到的概率，例如全概率公式P(A)=\sum_i P(A|B_i)P(B_i) 后验概率：P(A|B)在给定条件或者假设下的条件概率 贝叶斯公式P(A\cap B)=P(A)*P(B|A) =P(B)*P(A|B) 假设数据符合高斯分布，每个输入变量之间相互独立 通过训练集算出先验概率和后验概率，使用贝叶gaussian discriment analyse
gda: x as variance, P(y) as prior probility 高斯分布公式 梯度下降公式牛顿公式 梯度下降公式 logistic classification input: gda:基于类别的变量高斯分布,基于变量分布，带入label，进行P的输出判断 lr:基于整体的分布，进行P的输出判断根据概率密度函数生成随机数的代码
转载地址：https://blog.csdn.net/sinat_26054031/article/details/47727251 我这里并不是要讲“伪随机”、“真随机”这样的问题，而是关于如何生成服从某个概率分布的随机数（或者说 sample）的问题。比如，你想要从一个服从正态分布的随机变量得到 100 个样本，那么肯定抽到接近其高斯分布，指数分布，gamma分布,chi_square分布之间的关系
卡方分布：若n个相互独立的随机变量 ξ 1 , ξ 2ICA独立成分分析个人理解
隐含变量模型 x：观测信号，A：混合矩阵，s：独立成分、源信号、隐含变量 [模型假设]1， si之间是统计独立的(s1的取值对s2的取值没有提供信息，互不干连；不相关指不存在线性关系，不排除存在其他关系)；2， si服从非高斯分布； 3， 混合矩阵可逆 D(x)=E[x-E(x)]2 多个独立的自由变量的和近似服从高斯分机器学习笔记13
异常检测 1.1 问题动机 problem motivation 在机器学习中有一个常见的应用就是异常检测问题(Anomaly detection)，主要应用在无监督学习上，当然，有时候也会应用在监督学习上 举例： 当飞机引擎从生产线上流出时需要进行QA(质量控制测试)，数据集包含引擎的一些特征变量，比如运转时产生的热