SLAM学习笔记—后端 概述 状态估计概率分布的核心思想 未知量(\(x_k\))的后验概率分布 = 似然概率分布 × 未知量(\(x_k\))的先验概率分布 这一等式贯穿全文，请牢牢抓住！ 运动方程和观测方程 \[\begin{cases} x_k = f(x_{k-1},u_k)+w_k \\\\ z_k=h(x_k)+v_k \end{cases}
编码器：概率生成模型 解码器：后验模型 可以用梯度下降法求解下列函数：
代码源自: https://github.com/PacktPublishing/Bayesian-Analysis-with-Python 内容接前文： python语言绘图：绘制贝叶斯方法中最大后验密度（Highest Posterior Density, HPD）区间图的近似计算 ===========================================================
原文 为了很好的说明这个问题，在这里举一个例子： 玩英雄联盟占到中国总人口的60%，不玩英雄联盟的人数占到40%： 为了便于数学叙述，这里我们用变量X来表示取值情况，根据概率的定义以及加法原则，我们可以写出如下表达式： P(X=玩lol)=0.6；P(X=不玩lol)=0.4，这个概率是统计得到的,或者你自身依据
参数估计 假设随机变量服从某种概率分布 \(p(x)\),但这种分布的参数\( \theta\)是未知的，比如假设 \(p(x)\) 服从一维正态分布，\(p(x) \sim N(\mu,\sigma^2)\),其中\(\mu\)和\(\sigma\)是未知的。需要根据一组服从此概率分布的样本来估计出概率分布的参数，这就是参数估计。对于已知概
这篇文章还讲得比较清楚： https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 《详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解》 MLE：Maximum Likelihood Estimation，极大似然估计 MAP：Maximum A Posteriori Estimation，最大后验概率估计 最大似然估
原理 与直接应用贝叶斯公式不同，贝叶斯学习指在当前训练样本的基础上，根据新样本更新每个模型的后验概率。贝叶斯深度学习[1]则结合了神经网络的模型表示能力，将神经网络的权重视作服从某分布的随机变量，而不是固定值；网络的前向传播，就是从权值分布中抽样然后计算。 我们将当前所有样本
Truncation trick 是指：通过 重新采样 幅度高于所选阈值的值来截断隐向量z导致个体样品质量的改善，但代价是多样性下降。对于一个特定的生成网络，该技术允许对真实性和多样性的平衡进行细致的后验选择。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24742 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。 介绍 有限混合模型是对未观
（原创） 本文讨论朴素贝叶斯的原理 1.贝叶斯公式 很熟悉的，也是最基本的理论基础 P(A|B) = P(AB)/P(B) = P(B|A)P(A)/P(B) 2.“朴素” naive 条件（分子可以展开为连乘），各特征在分类确定的条件下，条件独立 注意是，条件独立，并不是直接独立，条件下相互独立和无条件相互独立并不存在互推或
1. 统计决策的基本概念 20世纪40年代，Wald提出了把统计推断问题看成是人与自然的一种博弈过程，由此建立了统计决策理论。 统计决策问题的三个要素 在前几章讲的统计问题，都可以归结为一个统计决策问题，也就是建立所谓的统计决策函数，统计决策问题由三个因素组成： 样本空间和分布
LDA主题模型 导入：朴素贝叶斯的文本分类问题： 一个问题，现在由M个数据，一些被标记成垃圾邮件，一些被标记成非垃圾邮件，现在又来了一个新的数据，那么这个新的数据被标记成垃圾邮件或者非垃圾邮件的概率。 朴素贝叶斯的两个基础： 条件独立每个特征的重要性都是一样的 分析： 垃圾邮件有两
目录极大似然估计 & 最大后验概率 极大似然估计 & 最大后验概率 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/40024110 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32480810 频率学派和贝叶斯学派 对事物建模的时候用 \(\theta\) 表示模型的参数，解决问题的本质就是求\(\theta\) 频率学派：（存在唯一
前面有介绍了卡尔曼滤波器，但是由于篇幅原因没有介绍其具体的应用，这里我们介绍使用卡尔曼滤波器做回声消除的过程。我们知道Speex和WebRTC的回声消除都是基于NLMS算法的，但是也有一些公司使用了卡尔曼滤波器进行回声消除。真正的回声消除还包括滤波器后的非线性部分，今天只讨论线性
实验三 最小错误率的贝叶斯分类 利用贝叶斯后验概率确定分类：设有19人进行体检，结果如下表。但事后发现4人忘了写性别，试问，这4人是男是女？ 代码
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38553838 1 概率论和统计学的区别 简单来说，概率论和统计学解决的问题是互逆的。假设有一个具有不确定性的过程（process），然后这个过程可以随机的产生不同的结果（outcomes）。则概率论和统计学的区别可以描述为： 在概率论（probability theory）中，我们已知该过
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24084 原文出处：拓端数据部落公众号 在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。这意味着我们的先验（和后验）现在是一个 probability density function (pdf) 而不是 probability mas
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23991 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个例子中，我们考虑随机波动率模型 SV0 的应用，例如在金融领域。 统计模型 随机波动率模型定义如下 并为 其中 yt 是因变量，xt 是 yt 的未观察到的对数波动率。N(m,σ2) 表示均值 m 和方差 σ2 的正态分布。 α
问题：回归问题，eg. 身体姿势估计的问题，输出的全局状态w（身体主要关节的角度）的每个元素都是连续的。 目的：根据观测值x来估计一元全局状态w，eg. 根据观测到人的处于未知姿势图像来估计身体角度。 通过分割图像得到剪影。通过跟踪剪影的边提取轮廓。提取一个根据形状的上下文描述符描述
一个GM模型是否满足预测实际需要，就要对模型后验差（残差）进行检验。 （1）残差的均值 （2）残差的方差 （3）原始数据均值 （4）原始序列方差
朴素贝叶斯法的学习与分类 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，属于生成模型。 贝叶斯定理： 特征条件独立假设： 朴素贝叶斯法通过训练数据
数学我解释的并不好，还是直接用书上的概念吧，浅显易懂。 补充一下上面的变量名通常在其他文献中的含义： E 就是观测数据 H 就是模型参数，通常也用 θ \theta θ表示 总结 简言之： 先验
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
摘 要 文章从概率、统计这两大基本概念入手，通过构造一个基本问题，利用四种参数的估计方法及其思路分别对问题进行分析与解答，从而厘清四种方法各自的特征以及之间的差异之处。 关键词 极大似然估计 最大后验估计 贝叶斯估计 最小二乘估计 1. 什么是概率？ 1.1 概率与统计 “概率
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