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RSS订阅原创 Gaussian State Space (GaBP)
注意，计算联合概率时，不能直接用information form相乘，因为似然函数转化为information form时，似然函数的随机变量是观测y，h和J中会缺少x相关的信息（因为将x当作了参数）。这个问题考虑用information form的高斯矩阵解决，同时用到了和矩阵的逆相关的两个性质（推导过程不难，此处省略）。这个问题的难点在于计算过程不应该出现观测矩阵的逆，因为观测矩阵不一定是方阵。
2024-03-23 21:35:11
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原创 参数估计笔记2（Chapter 3）
可以用负的对数似然函数的二阶微商来判断“锋利程度”(sharpness)。由于克拉美罗界划定了估计量的方差下限（可能达到），因此如果一个估计量能达到克拉美罗界，则一定是MVU（minimum variance unbiased）。然而有时找不到估计量能满足无偏（regularity condition），所以无法达到克拉美罗界。，可以得到无偏性和相应的克拉美罗界。非线性变换会破坏无偏性，但是在观测序列趋向无穷大的时候可以趋向无偏和相应的克拉美罗界。5.向量形式的克拉美罗界。
2023-09-30 20:53:42
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原创 参数估计笔记
1.如果没有很强的理由（如不同时刻的噪声是高度相关的），可以把不同时刻的噪声当作white Gaussian noise（WGN）。2.有时候最优的参数估计，需要的计算复杂度很高，我们可以考虑计算复杂度低的次优的参数估计。
2023-09-25 21:57:55
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原创 小技巧——Python @cache装饰器
cache和@lru_cache(maxsize=None)可以用来寄存函数对已处理参数的结果，以便遇到相同参数可以直接给出答案。前者不限制存储的数量，后者通过maxsize限制存储的最大数量。可以用来做某些递归、动态规划。比如斐波那契数列的各项值从小到大输出。其实类似用数组保存前项的结果，都需要额外的空间。不过用装饰器可以省略额外空间代码，减少了出错的风险。
2023-03-28 15:28:33
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空空如也
空空如也
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