AR(Autoregressive)模型（自回归模型）：用同一变量之前的表现情况来预测该变量现在或未来的表现情况，这种预测方法只与变量自己有关，而与其他变量无关，所以称作是自回归。
数学定义模型:假定AR模型是p阶的，对于一组时间序列有观测值{x[1],x[2],.....x[N]}，计算t时刻x的预测值x[t]，其自回归方程：
x[t]=a[1]*x[t-1]+a[2]*x[t-2...
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2016-03-27 01:58:22
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逻辑回归 1、 总述 逻辑回归来源于回归分析，用来解决分类问题，即预测值变为较少数量的离散值。 2、 基本概念 回归分析(Regression Analysis)：存在一堆观测资料，希望获得数据内在分布规律。单个样本表示成二维或多维向量，包含一个因变量Y和一个或多个自变量X。回归分析主要研究当自变量 ...
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2016-03-26 17:21:58
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【哲学思想】即使我们对真相（真值）一无所知，我们任然可以通过研究事物规律，历史信息，当前观测而能尽可能靠近真相（真值）。 【线性预测模型】温度的变化是线性规律的，已知房间温度真值每小时上升1度左右（用协方差R来描述高斯白噪），但具体上升1度多少不得而知。 【线性观测模型】人用温度计读取房间温
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2016-03-13 16:16:12
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1、前言 a、对于工程问题，一般描述为：从一些测量值（观测量）x 中估计参数 p？即x = f(p)， 其中，x为测量值构成的向量，参数p为待求量，为了让模型能适应一般场景，这里p也为向量。 ...
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2016-03-07 09:00:02
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题意：一个N*M的矩阵里有K个观测点，你必须放置天线覆盖所有观测点。每个雷达只能天线两个观测点，这两点必须相邻。计算最少天线数。 做法：将所有相邻的观测点连起来，建图。跑一遍匈牙利算法就计算出了最大的覆盖数，除以二就是天线数。还要加上落单的观测点，每个都需要一个天线。 1 /*-----------
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2016-03-05 01:32:25
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粒子滤波步骤 1.初始化随机选取N个点，权重统一赋值1/N 2.选取目标特征，颜色直方图等等，用于获取先验概率密度，对比相似度 3.确定状态转移矩阵，用于预测下一帧目标位置 循环开始 4.根据状态转移矩阵，对每个粒子，预测目标新位置 5.获得系统观测值，计算观测位置处特征 6.计算每个预测位置处特征
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2016-03-01 23:55:18
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering） 领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计
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2016-03-01 20:48:49
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在物理实验中经常要观测两个有函数关系的物理量。根据两个量的许多组观测数据来确定它们的函数曲线，这就是实验数据处理中的曲线拟合问题。这类问题通常有两种情况：一种是两个观测量x与y之间的函数形式已知，但一些参数未知，需要确定未知参数的最佳估计值；另一种是x与y之间的函数形式还不知道，需要找出它们之间的经
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2016-02-28 18:15:38
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第十三章 时间与日期 13.1 认识时间与日期 13.1.1 时间的度量 1、格林威治标准时间GMT 格林威治标准时间的正午是太阳抵达天空最高点之时。现在已经不作为标准时间使用。 2、世界时UT世界时是借由观测远方星体跨过子午线而得，在引入UTC之前，GMT和UT是相同的。 3、国际原子时TAI 将
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2016-02-06 22:21:04
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我们知道，混合线性模型是一般线性模型的扩展，而广义线性模型在混合线性模型的基础上又做了进一步扩展，使得线性模型的使用范围更加广阔。每一次的扩展，实际上都是模型适用范围的扩展，一般线性模型要求观测值之间相互独立、残差(因变量)服从正态分布、残差(因变量)方差齐性，而混合线性模型取消了观测值之间相互独立
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2016-01-31 17:17:30
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