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先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。如何解决回归问题？我们用眼睛看到某样东西，可以一下子看出它的一些基本特征。可是计算机呢？它看到的只是一堆数字而已，因此要让机器从事物的特征中找到...
2018-10-18 22:46:00
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转载 全概率公式和贝叶斯公式
看了一些PPT，终于明白了全概率公式的含义（其实我是脑残），总会把东西想复杂化先来概述一下前期接触到的概率公式：（1）加法公式：P(A+B) = P(A) + P(B) - P(AB)（2）减法公式：P(A-B) = P(A) - P(AB)（3）乘法公式：P(AB) = P(A)*P(B|A)（4）全概率公式 P(A) = P(B1)*P(A|B1) + P(B2)*P(A|B2) + ....
2018-06-09 16:26:58
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转载 全概率公式
全概率公式、贝叶斯公式推导过程 （1）条件概率公式 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为： P(A|B)=P(AB)/P(B) （2）乘法公式 1.由条件概率公式得： P(AB)=P(...
2018-05-30 10:44:05
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转载 数据融合
多传感器数据融合技术及其应用多传感器数据融合概念数据融合又称作信息融合或多传感器数据融合,对数据融合还很难给出一个统一、全面的定义。随着数据融合和计算机应用技术的发展,根据国内外研究成果,多传感器数据融合比较确切的定义可概括为充分利用不同时间与空间的多传感器数据资源,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现...
2018-04-27 10:11:36
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转载 多传感器融合
随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势，而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，因此，智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器，以满足探测和数据采集的需要。若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间...
2018-04-17 21:18:19
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转载 卡尔曼滤波推导
一、前言1、两个传感器测量同一个信号，为了减小误差我们可以采用取平均的方式，进一步的我们采用加权平均（由方差大小分配），加权平均是一种静态分配方式。方差是随外界环境而变的，加权值也应该随之改变，这就是卡尔曼滤波出现的原因，它是一种动态更新加权值，不断迭代的算法。卡尔曼是对模型预测值以及传感器观测值加权平均，模型只有一个步长，x(k-1)得到x(k)，其中x(k-1)是上一时刻卡尔曼得到最优值。2、...
2018-04-10 22:51:07
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转载 卡尔曼滤波matlab仿真
一、温度测量[plain] view plain copy%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 程序说明：Kalman滤波用于温度测量的实例(一维） function main %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
2018-04-10 22:46:49
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利用python实现CanMatrix转化成DBC教程(GUI设计Tkinter）
2023-07-30
空空如也
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