UKF-SLAM是一种比较流行SLAM方案。相比EKF-SLAM，UKF利用unscented transform代替了EKF的线性化趋近，因而具有更高的精度。Bayes++库中的unsFlt.hpp中给出了UKF实现的相关类。 ...
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2016-10-28 23:26:44
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本文为原创文章，转载请注明出处，http://www.cnblogs.com/ycwang16/p/5999034.html 前面介绍了Bayes滤波方法，我们接下来详细说说Kalman滤波器。虽然Kalman滤波器已经被广泛使用，也有很多的教程，但我们在Bayes滤波器的框架上，来深入理解Kalm ...
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2016-10-26 19:59:21
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认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起。这一部分，我们先回顾贝叶斯公式的数学基础，然后再来介绍贝叶斯滤波器。 (一). 概率基础回顾 我们先来回顾一下概率论里的基本知识： 1. \( X \): 表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} ...
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2016-10-26 09:19:26
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Naive Bayes: 简单有效的常用分类算法,典型用途：垃圾邮件分类 假设：给定目标值时属性之间相互条件独立 同样，先验概率的贝叶斯估计是 优点： 1、 无监督学习的一种，实现简单，没有迭代，学习效率高，在大样本量下会有较好的表现. 2、 对分类器的学习情况有着比较简单的解释，可以简单的通过查询 ...
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2016-10-10 20:09:09
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Text classifcation with Naïve Bayes In this section we will try to classify newsgroup messages using a dataset that can be retrieved from within sciki... ...
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2016-09-27 17:45:55
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Hello，我就是人见人爱，花见花开，蜜蜂见了会打转的小花。。哈哈，我们终于讲到了当年大学让我头痛不已的贝叶斯。先给个模型： 一：贝叶斯定理 维基百科定义：贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯 ...
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2016-09-13 11:32:29
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今天通过starford的机器学习课件，重温了下Naive Bayes算法，其中几个关键知识点记录如下： 1.Naive Bayes公式的推导过程 2.分类准确率的计算 （1）调和平均数(harmonic mean) 调和平均数用在计算相同距离但速度不同时，平均速度的计算；如一段路程，前半段时速60 ...
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2016-09-07 20:40:05
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参数估计的方法有多种，这里我们分析三种基于概率的方法，分别是最大似然估计（Maximum Likelihood）、贝叶斯估计（Bayes）和最大后验估计（Maximum a posteriori）。我...
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2016-08-28 18:15:44
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引自（机器学习实战） 简单概念 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。 1：弱学习器：在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器，比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve Bayes、l ...
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2016-08-03 21:55:09
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