极大似然估计与最大后验概率估计 - 知乎 理解卡尔曼 Kalman FILTER的基础1

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#概率论 #机器学习 #算法

于 2022-02-08 10:47:28 首次发布
博客围绕极大似然估计与最大后验概率估计展开，这两者在机器学习领域有重要应用，与概率论知识紧密相关，是重要的算法概念。
最大似然估计,最小二乘估计,卡尔曼滤波,三者的相互关系
ethan_guo的博客
06-05 1万+
卡尔曼滤波博大精深,如果仅仅满足于知道它的五个公式,而不知道它的来龙去脉和应用场景,那么,这些本事以后恐怕是上不了台面的.所以,虽然我们不求把背景知识都摸透,但是起码将它的每一步都弄清楚,这是很有必要的.首先假设我们看了且熟悉了卡尔曼滤波的推导.其中最重要的一步:求K,方法是对协方差矩阵的迹求导,为什么,这就牵扯到了最大似然和最小二乘这两个估计方法.先看最大似然估计:这篇文章,浅显易懂.简言之,已...
卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理理解和测试
一只小蜗牛 爬呀爬
01-18 5万+
Kalman Filter学原理学习 1. Kalman Filter 历史 Kalman滤波器的历史，最早要追溯到17世纪，Roger Cotes开始研究最小均方问题。但由于缺少实际案例的支撑（那个时候哪来那么多雷达啊啥的这些信号啊），Cotes的研究让人看着显得很模糊，因此在估计理论的发展中影响很小。17世纪中叶，最小均方估计（Least squares Estimation）理
卡尔曼滤波和最大后验
weixin_40481211的博客
07-04 1493
卡尔曼滤波和最大后验之间的关系 卡尔曼滤波分为两个部分，一是预测，一是更新。由于假设服从高斯分布，那么只需要在整个运动过程中维护均值和协方差即可。这里的推导形式是估计最大后验概率，即似然乘以先验。其物理含义就是，我们在更新参数的时候是更相信估计值还是测量值，这里的估计值是由运动学方程得来的，测量值则可以认为是像素的坐标。比如在Ｓｌａｍ中， ...
极大似然估计推导卡尔曼滤波
xieyizha的博客
10-28 623
卡尔曼滤波可以看做是一种信息融合手段，这里使用极大似然估计对卡尔曼进行推导。
一文详解卡尔曼滤波
3D视觉工坊
08-10 1426
本周我们将会有场直播，感兴趣的小伙伴可以预约下，第一时间收到开播提醒作者：嗣音 | 来源：古月居记录一下对卡尔曼滤波的理解。卡尔曼滤波（Kalman Filter），以下简称KF，是由Swerling（1958）和Kalman（1960）作为线性高斯系统（linear Gaussian system）中的预测和滤波技术而发明的，是用矩阵来定义的。KF实现了连续状态的置信度计算。它不适用于离散或混...
说说卡尔曼滤波
woaizgw的博客
06-23 1万+
卡尔曼滤波是什么 卡尔曼滤波适用于估计一个动态系统的最优状态。即便是观测到的系统状态参数含有噪声，观测值不准确，卡尔曼滤波也能够完成对状态真实值的最优估计。网上大多数的教程讲到卡尔曼的数学公式推导，会让人很头疼，难以把握其中的主线和思想。所以我参考了国外一位学者的文章，讲述卡尔曼滤波的工作原理，然后编写了一个基于OpenCV的小程序给大家做一下说明。下面的这个视频请大家先直观地看看热闹吧~
卡尔曼滤波Kalman Filter
01-06
卡尔曼滤波小记核心思想痛苦的证明预测状态转移方程&预测值预测值的误差协方差矩阵更新获得估计值卡尔曼增益估计值的误差协方差理清思路扩展卡尔曼滤波 年少不知记笔记，老来方恨看不懂……本文从三方面进行，首先是...
ad 卡尔曼_「卡尔曼滤波」卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理理解和测试 - seo实验室...
weixin_39790760的博客
12-19 866
卡尔曼滤波Kalman Filter学原理学习1. Kalman Filter 历史Kalman滤波器的历史，最早要追溯到17世纪，Roger Cotes开始研究最小均方问题。但由于缺少实际案例的支撑(那个时候哪来那么多雷达啊啥的这些信号啊)，Cotes的研究让人看着显得很模糊，因此在估计理论的发展中影响很小。17世纪中叶，最小均方估计(least squares Estimation)理论逐步完...
移动机器人技术（7.5）-- 状态估计之卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波
Techblog of HaoWANG
10-27 2418
英文原文链接：http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/#mathybits 注：这恐怕是全网有关卡尔曼滤波最简单易懂的解释，如果你认真的读完本文，你将对卡尔曼滤波有一个更加清晰的认识，并且可以手推卡尔曼滤波。原文作者使用了漂亮的图片和颜色来阐明它的原理（读起来并不会因公式多而感到枯燥），所以请勇敢地读下去！ 1. 背景 1.1 滤波与滤波器（Filter） 首先援引来自知乎大神的解释。 “一位专业课的教授给我们上课的
OpenCV3之卡尔曼滤波KalmanFilter原理、公式推导及其源码代码相关分析
sandalphon4869的博客
01-05 3141
文章目录一、KalmanFilter Class1.定义2.成员变量（1）两个向量（2）三个矩阵（3）四个误差，一个增益 一、KalmanFilter Class 1.定义 class CV_EXPORTS_W KalmanFilter { public: CV_WRAP KalmanFilter(); // 完整构造KalmanFilter对象方法 ...
最小二乘法、最大似然估计和卡尔曼滤波
HERO_CJN的博客
06-17 4425
一、最小二乘法和最大似然估计 最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想，这是统计（机器）学习里面一个重要概念，一般建立模型就是让loss function最小，而最小二乘法可以认为是 loss function = （y_hat -y )^2的一个特例，类似的想各位说的还可以用各种距离度量来作为loss function而不仅仅是欧氏距离。所以loss function可以说...
卡尔曼滤波(KF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的一种理解思路及相应推导（1）
热门推荐
qq_18163961的博客
09-11 8万+
前言： 从上个世纪卡尔曼滤波理论被提出，卡尔曼滤波在控制论与信息论的连接上做出了卓越的贡献。为了得出准确的下一时刻状态真值，我们常常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等等方法，这些方法在姿态解算、轨迹规划等方面有着很多用途。卡尔曼滤波的本质是参数化的贝叶斯模型，通过对下一时刻系统的初步状态估计（即状态的先验估计）以及测量得出的反馈相结合，最终得到下一时刻较为准确的的状态估计
卡尔曼滤波原理快速理解
小红的博客
12-19 7万+
在看本文章之前请先保证自己明白什么是协方差，它有什么含义，什么叫最小均方误差估计，什么是多元高斯分布，以及什么是最大似然估计。引言 1960年，卡尔曼发表了他著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。从那以后，得益于数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器已成为推广研究和应用的主题，尤其是在自主或协助导航领域。 卡尔曼滤波器由一系列递归数学公式描述。它们提供了一种高效可计算的方法来估计过程的状态，
极大似然估计与最小二乘法
最后半支烟的博客
08-26 1827
原文地址：http://banzhiyan.net/index.php/2015/07/29/mle_lms/概率和似然值概率和似然值在形式上非常像，也非常容易混淆，它们是有关联但是完全不一样的概念。似然这个文言就非常难以理解，所以从一个例子中理解这是个啥。 有一个箱子里面有3个红球，2个黑球，如果有放回地取5个球，那么取到”红红红黑黑”的概率是多少。这个概率的计算还是很简单的： p=0.6∗0
【工程师学算法】工程常用算法（二）—— 卡尔曼滤波(Kalman Filter)
ReadAir的专栏
08-08 3万+
一个工程师能走多远，取决于他对数学工具掌握的深度。
SLAM14讲学习笔记（六）后端（最难一章：卡尔曼滤波器推导、理解以及扩展）
微鉴道长的博客
04-06 1万+
这一章的内容并不多，不像视觉里程计那章的内容那么厚。但是我认为它是整个SLAM十四讲中最难的一章，难点主要在于卡尔曼滤波器的推导涉及到一屁股的数学公式，非常的讨厌，如果不能静下心来，就很容易被吓到。但是真正看懂以后实质上它是比较简单的，并没有用到什么太过复杂的变换（不像傅里叶变换就十分的抽象，这也是我从电信科专业转到计算机专业的主要原因之一，因为我实在厌烦了与傅里叶变换打交道。），本质上这节内容掌...
卡尔曼滤波（Kalman filter)算法以及Arduino应用-mpu6050（导航贴）
qqliuzhitong的博客
05-09 1万+
更新中。。。 mpu6050库 // class default I2C address is 0x68 // specific I2C addresses may be passed as a parameter here // AD0 low = 0x68 (default for SparkFun breakout and InvenSense evaluation board) // AD0 high = 0x69 #include "Wire.h" //I2C通讯..
详解神奇的卡尔曼滤波（Kalman filter）算法
AI视觉Daily
01-15 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
卡尔曼滤波-卡尔曼滤波全篇讲解
永远的我们的博客
08-21 4万+
卡尔曼滤波个人理解两种信号状态变量（按照人类经验预测的状态）观测变量（根据生活工具测量的实际状态）噪声 个人理解   在卡尔曼滤波中，有两种变量。   第一种是我们预测的状态变量，是我们从日常的生活经验中总结出来的普遍公式来进行预测的，就像一辆小车在镜面上行驶，速度2m/s,我们通过s = v * t，预测下一秒会前进两米，但实际结果与预测有差异，因为我们的公式没办法将实际的情况全部体现出来（像摩擦力，风速等未在公式中体现）。   第二种就是我们实际测量的观察变量，我们用尺子测量小车在一秒内行进的距离。这个
学习开源框架源码的有效方法与步骤 - 知乎1
因此，在阅读的过程中，可以通过查看项目的release列表，选择一个可以理解的版本开始阅读，然后慢慢地向后阅读大版本的源码，最终再阅读最新的源码。这样的阅读方式可以帮助我们逐步理清项目的整体架构和流程，逐步...
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