超参数（Hyperparameter）什么是超参数？机器学习模型中⼀般有两类参数：⼀类需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）---即模型本⾝的参数。⽐如，线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数。还有⼀类则是机器学习算法中的调优参数（tuning parameters），需要⼈为设定，称为超参数（Hyperparameter）。⽐如，正则化系数λ，决策树...

粒子滤波 matlab摘要：1.粒子滤波的概述  2.MATLAB 在粒子滤波中的应用  3.粒子滤波的优缺点  4.粒子滤波的实例应用正文：一、粒子滤波的概述粒子滤波（Particle Filtering）是一种基于蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）的贝叶斯滤波算法，主要用于非线性非高斯系统的状态估计。粒子滤波方法通过抽取大量样本（粒子）来近似系统...

第39卷第12期 2017年12月系统工程与电子技术S y s t e m s Engineering a n d ElectronicsV o l. 39 N o. 12D e c e m b e r 2017文章编号 :1001-506X(2017) 12-2857-06 网址：www. sys-ele. com 智能优化的代价评估粒子滤波算法王进花，曹洁，李伟(兰州理工大学电气工程与信息工程...

四元数粒子滤波正则化粒子滤波四元数粒子滤波是一种常用于估计和预测系统状态的滤波器。它在机器人导航、惯性导航等领域具有广泛应用，并且在实际工程中表现出较好的性能和稳定性。四元数是一种数学工具，用于描述三维旋转。它由一个实部和三个虚部组成，通常表示为q = a + bi + cj + dk，其中a、b、c、d分别表示实部和三个虚部。四元数乘法和加法的运算规则可以用来描述旋转操作。通过四元数表示，旋转的...

粒子滤波算法原理和仿真1  引言    粒子滤波(Particle Filter, PF)是一种基于蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法的递推贝叶斯滤波算法。其核心思想是通过从状态空间寻的一系列随机样本来近似系统变量的概率密度函数，以样本均值代替积分运算，从而获得状态的最小方差估计。其中从状态空间中抽取的样本称为“粒子”。一般地，随着粒子数目的增加，粒子的...

粒子滤波 多项式重采样    粒子滤波是一种用于非线性和非高斯系统的状态估计方法。它通过使用一组随机样本（粒子）来近似表示系统的后验状态概率分布。这些粒子根据系统的动态模型进行预测，并根据测量更新其权重，以便更好地估计系统的状态。粒子滤波在目标跟踪、导航和传感器融合等领域得到广泛应用。    多项式重采样是粒子滤波中的一种重采样方法，用于在每次滤波步骤中根据...

粒子滤波算法    粒子滤波算法是用来估计状态空间模型的随机过程中未知参数的一种机器学习方法，广泛用于对机器人定位和机器视觉等领域的应用。由于其计算量少，可以节省运算时间。粒子滤波算法基于概率定理，旨在通过一系列随机分布的运动粒子和观测样本，来估计待测参数的概率分布。粒子滤波算法的基本步骤包括：状态估计、状态更新和参数估计。    首先，状态估计阶段是根据当...

似然函数的收敛速度似然函数是用来描述某些参数取值下，观测数据出现的可能性大小的函数。在统计学中，似然函数是很常见而重要的概念。在估计参数时，我们经常需要最大化似然函数。当参数的取值接近实际真实值时，似然函数的值就越大，因此我们用最大似然估计法来得到参数的最优取值。然而，似然函数的收敛速度对于统计学研究者来说是一个很有意义的问题。首先，我们需要知道收敛速度的定义是什么。在数学中，一个数列收敛到某个值...

贝叶斯估计收敛条件全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：    贝叶斯估计是一种统计推断方法，通过引入先验分布对参数进行估计，从而得到后验分布。贝叶斯估计的一个重要问题就是收敛条件。在实际应用中，我们往往需要探讨贝叶斯估计在什么条件下能够收敛，以及如何验证这些条件。本文将详细介绍贝叶斯估计的收敛条件，并探讨其在实际应用中的意义。    我们需要明确一点，贝叶...

单目深度估计的损失函数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述单目深度估计是计算机视觉领域中一个重要的问题，其目标是通过一张彩图像来预测每个像素点到相机的距离。在现实生活中，我们往往只能获取到单目图像，而无法得知图像中物体的真实尺寸和距离。因此，单目深度估计的应用非常广泛，例如自动驾驶、增强现实以及机器人导航等。本文将重点讨论单目深度估计中的损失函数。损失函数是评价模型预测结果与真实值之间差异...

目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计    目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计    摘要：目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，它的核心任务是利用给定的初始目标位置，在视频序列的每一帧中准确地定位和跟踪目标。在目标跟踪中，尺度估计是一项关键技术，它可以帮助跟踪算法更好地适应目标在不同尺度下的变化。本文提出了一种基于IoU和中心点距...

SEM模型 改收敛标准SEM模型的收敛标准通常是基于样本容量和参数数量的大小来确定的。常见的收敛标准包括：1. 标准化均方根误差（RMSEA）：这是一种广泛使用的收敛标准，其值越小，表明模型拟合越好。通常认为，当RMSEA值小于0.05时，模型可以被认为是良好的拟合。2. 相对拟合指数（CFI）：CFI是比较所估计模型与一个基准模型（通常是一个因变量与所有自变量之间的全相关模型）之间的拟合优度的指...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010620421.X(22)申请日 2020.06.30(71)申请人 武汉大学地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学(72)发明人 余磊　付婧祎　杨文　叶琪霖　(74)专利代理机构 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222代理人 严彦(51)Int....

基于 OMP 算法的极化敏感阵列多参数估计谢菊兰;许欣怡;李会勇【摘 要】基于压缩感知的 DOA 估计方法在小快拍数下性能优越，并且具有天然的解相干能力，但在极化敏感阵列中运用很少。基于极化敏感阵列研究一种改进的 OMP 算法，能够成功估计出空域和极化域参数。该算法首先将极化敏感阵列信号接收矩阵重新建模，随后采用所提的改进 OMP 算法得到空域到达角估计结果。然后将求解出来的空域到达角代入到根据模...

正态分布N (μ,σ)参数区间估计允许μ为任意的实数,σ为任意的正实数。基于Wolfram Mathematica ，给出了正态分布N (μ,σ)抽样定理，从而得到参数μ,σ2,σ的区间估计。在σ已知和未知情形下，通过均值分布、中位值分布、卡方分布三种方法估计总体均值μ，区间长度均值分布最短，卡方分布次之，中位值分布最长，但当样本量n 较大时，区间长度趋于接近。在μ已知和未知情形下，通过卡方分布可...

热传导方程的反问题(二)热传导方程的反问题简介热传导方程是描述物质内部温度分布及其随时间变化的方程。在实际问题中，我们常常需要根据已知的物理量推断未知的参数或场景。这就引出了热传导方程的反问题，也称为参数估计或边界估计问题。相关问题1.参数估计问题–问题描述：给定初始条件、边界条件和观测数据，如何估计热传导方程中的未知参数？–解决方法：采用数值优化或统计学方法进行参数估计，如最小二乘法、贝叶斯推断...

多元线性回归模型参数估计多元线性回归是一种用于建立自变量与因变量之间关系的统计模型。它可以被视为一种预测模型，通过对多个自变量进行线性加权组合，来预测因变量的值。多元线性回归模型的参数估计是指利用已知的数据，通过最小化误差的平方和来估计回归模型中未知参数的过程。本文将介绍多元线性回归模型参数估计的基本原理和方法。Y=β0+β1X1+β2X2+...+βpXp+ε其中，Y是因变量，X1、X2、..、...

统计学中的鲁棒协方差矩阵估计方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。协方差矩阵是统计学中一个重要的概念，用于衡量变量之间的关系。然而，在实际应用中，数据可能受到异常值或极端观测值的影响，从而导致传统的协方差矩阵估计方法失效。为了解决这个问题，统计学家们提出了鲁棒协方差矩阵估计方法。鲁棒协方差矩阵估计方法是一种能够减弱异常值影响的统计方法。它通过对数据进行适当的转换或削减，来降低异常值对协方...

统计学习理论中的泛化误差估计统计学习理论是机器学习的基础理论之一，它的目标是通过从有限的训练数据中学习到一种能够适应未知数据的模型。在统计学习中，泛化误差是评估一个学习算法性能的重要指标。1. 简介泛化误差是指学习算法在未知数据上的误差，即模型对新的样本数据的适应能力。泛化误差估计的目的是通过训练数据来估计模型在未知数据上的误差，以便选择一个适合的模型。2. 经验误差与泛化误差学习算法在训练集上的...

统计学参数估计公式    统计学参数估计公式指的是通过统计学方法估计参数的一组数学公式。不同的统计学参数估计公式各有特点、应用场景和优劣，它们通常用来估计描述性统计或者回归系统的参数。本文将讨论统计学参数估计公式，并详细说明下面常见参数估计公式：极大似然估计、贝叶斯估计、最小二乘估计、局部加权线性回归和最小化重要性采样。    极大似然估计(MLE)也叫最大...

统计学中的偏差方差权衡在统计学中，偏差和方差是两个常用的概念，用于评估估计量的准确性和稳定性。在估计问题中，我们希望到一个既准确又稳定的估计量，即偏差和方差要保持在一个较小的范围内。本文将探讨统计学中的偏差方差权衡。一、偏差偏差是指估计量与真实参数之间的差异。在统计学中，我们通常通过样本数据来估计总体参数。然而，由于样本数据的限制，我们无法得到完全准确的估计值。估计值与真实参数之间的偏差是不可避...

高维统计模型中的参数估计与推断技术研究与优化在统计学中，参数估计与推断是一项重要的技术，用于从给定的数据中推断出隐含的参数并进行合理的推断与预测。在高维统计模型中，参数估计与推断技术的研究与优化具有重要意义。本文将探讨高维统计模型中参数估计与推断技术的研究现状和优化方法。首先，我们需要了解高维统计模型与低维统计模型之间的差异。传统的低维统计模型假设变量的个数远小于观测数据的个数，而高维统计模型则相...

系数估算法的公式系数估算算法（Coefficient Estimation Algorithm）是指用于估计数学模型中的系数的算法。在统计学和机器学习中，我们经常需要到一个数学模型来描述数据之间的关系，这个模型通常由一系列系数来表示。系数估算算法的目标是根据给定的数据，通过计算得到最优的系数估计结果，以最好地拟合数据并提供准确的预测。常见的系数估算算法有最小二乘法、岭回归、Lasso回归等。下面...

tv-l1 光流法参数引言：光流法是一种计算机视觉中常用的技术，用于估计图像序列中每个像素的运动信息。其中，tv-l1光流法是一种基于总变差正则化的光流估计方法。本文将详细介绍tv-l1光流法的参数设置。正文：1. tv-l1光流法简介1.1 原理tv-l1光流法通过最小化总变差正则化项，将光流估计问题转化为一个优化问题。该方法在图像序列中寻最优的位移场，使得当前帧与下一帧之间的亮度差最小化。通...

有限元中逆估计不等式介绍有限元方法是一种常用的数值分析方法，用于求解微分方程的数值解。在有限元方法中，伴随问题和逆问题是常见的研究方向。逆估计不等式是逆问题中的一个重要概念，用于估计未知参数的误差范围。本文将详细探讨有限元中逆估计不等式的原理、应用和解决方法。逆估计问题介绍逆问题是指根据已知结果来推断引起这些结果的过程。在有限元方法中，逆问题的目标是根据已知的有限元解来推断未知的参数。逆估计问题是...

solvepnprefinelm 用法solvePnPRefineLM是OpenCV中的一个函数，用于将已知3D点和相应的2D投影点的问题转化为求解相机的位姿问题。本文将介绍solvePnPRefineLM函数的用法，并详细解释其实现的原理和步骤。一、介绍solvePnPRefineLM是一个基于最小二乘法求解的迭代算法，用于估计相机的旋转矩阵和平移向量。在计算机视觉领域，它常用于相机标定、姿态估...

Matlab中的图像去模糊与运动估计技术详解导言在数字图像处理中，图像模糊是一个常见的问题。图像模糊可以由多种原因引起，如图像采集设备或相机的不稳定性、图像运动或振动等。在Matlab中，有许多强大的图像处理工具和函数可以帮助我们解决这些模糊问题。本文将详细介绍Matlab中的图像去模糊和运动估计技术。一、图像去模糊技术1.1 点扩散函数（PSF）估计在进行图像去模糊之前，我们首先需要估计点扩散函...

逻辑回归模型 summary解释逻辑回归模型是一种用于二分类问题的统计模型，它基于线性回归模型的原理，但输出结果通过一个逻辑函数（如sigmoid函数）进行转换，使结果处于0和1之间。逻辑回归模型可以用于预测二分类问题的概率。模型的输入变量通过权重相加得到一个加权和，然后通过逻辑函数进行转换，将加权和转换为一个概率值。这个概率值可以被解释为样本属于某一类的概率。通常，当概率大于0.5时，模型将样本...

一种改进的正则化自适应匹配追踪算法王芳星;刘顺兰【摘 要】针对压缩感知中未知稀疏度信号的重构问题，提出了一种改进的正则化自适应匹配追踪算法。它通过自适应变步长迭代对信号稀疏度进行估计，并将其作为初始支撑集长度，然后在分阶段迭代中正则化筛选原子，最终实现信号的精确重构。仿真结果表明，该算法重构信号的性能和效率均优于子空间追踪算法、正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法。%This paper p...

matlab吸引域估计正则化参数的自适应估计Matlab是一种非常流行的科学计算软件，它可以用于各种领域的数据分析和建模。其中，吸引域估计是Matlab中一个非常重要的功能，它可以帮助我们分析系统的稳定性和可控性，从而更好地设计控制系统。吸引域估计是指通过数学模型和计算方法，估计系统的吸引域大小和形状。吸引域是指系统在长时间运行后，最终会收敛到的稳定状态。吸引域估计可以帮助我们判断系统是否稳定，以...