第一章 绪论机器人中的不确定性机器人所处的环境。尤其是在有人的，高动态环境中。传感器。受到传感器物理限制、性能限制，以及噪声和故障。执行机构。控制噪声、机械故障等。软件。内部模型是近似模型，是真实世界的抽象，存在模型误差近似算法。概率机器人学概率机器人的主要思想是用概率理论的运算，明确表示机器人中的不确定性。不再只依赖可能出现情况的单一的“最好推测”，而是用概率算法来表示在整个推测空间的概率分布信
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2024-09-30 13:58:55
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# 概率机器学习入门指南
概率机器学习是现代机器学习中的一个重要分支，通常用来处理不确定性和噪声数据。在这篇文章中，我们将指导你如何实现基础的概率机器学习模型，尤其是如何利用Python进行相关操作。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们将把概率机器学习的实现分解为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与预处理 |
# 理解和实现机器学习概率潮流
在进入机器学习的世界之前，我们首先需要理解“机器学习概率潮流”的概念及其实现流程。这篇文章旨在指导你逐步实现一个简单的机器学习模型，具体使用Python和Scikit-learn库。我们将通过以下几个步骤来完成：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-10-19 05:54:24
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概率图框架：概率图可分为有向（Bayes Network）和无向（Markov Netwrok）
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2024-07-23 23:09:51
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《概率机器人》-递归状态估计（一）涉及到的概率知识1.基本概率分布（1）基本概率形式（2）常用概率公式（3）期望（4）协方差（5）熵！表达机器人在执行具体行动时可能接收到的信息（二）机器人环境交互1.状态2.环境交互3.概率生成法则4.置信分布(三)贝叶斯滤波1.贝叶斯滤波算法2.马尔可夫假设 状态估计主要目的在于从机器人传感器测量数据中找回状态变量。概率状态估计算法在可能的状态空间上计算置信度
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2024-09-01 17:04:52
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目录内容说明贝叶斯定理英文说明公式内容概率机器人例子移动机器人定位海岸导航递归状态估计基本概念条件独立熵环境交互状态说明生成法则隐马尔科夫置信度贝叶斯滤波伪算法例子数学推导作业 内容说明本文为概率机器人贝叶斯滤波部分的学习记录 内容主要来自wikipedia与概率机器人（Probabilistic Robotics）书贝叶斯定理英文说明bayes 贝叶斯 canditional probabil
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2024-02-29 22:39:59
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# 如何实现一个机器学习概率分类模型
机器学习作为一门现代科学，已经广泛应用于各个领域。对于初学者来说，了解如何实现一个简单的概率分类模型是一个很好的开始。本文将一步一步指导你实现一个基本的机器学习概率分类模型，使用Python和Scikit-learn库。
## 实现流程
在实现过程中，我们会遵循下面的流程：
| 步骤 | 描述
# 机器学习模型分类概率实现指南
## 概述
在机器学习中，分类概率是指对于一个给定的样本，模型对其属于不同类别的概率分布。分类概率可以帮助我们量化模型对每个类别的置信度，从而更好地理解模型的预测结果。本文将指导你如何使用代码实现机器学习模型的分类概率。
## 实现流程
下面是实现机器学习模型分类概率的一般流程，我们将通过表格展示每个步骤的详细说明。
```mermaid
journey
原创
2023-09-02 13:36:30
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条件独立性：如果P(X,Y|Z)=P(X|Z)P(Y|Z)，或等价地P(X|Y,Z）=P(X|Z），则称事件X,Y对于给定事件Z是条件独立的，也就是说，当Z发生时，X发生与否与Y发生与否是无关的。 边缘分布：对于和多个变量(X, Y, ...)相关的概率分布，关于其中一个特定变量的边缘分布为 给定其它变量所有值的条件概率分布： 联合分布：其实就是X和Y同时发生的一个概率函数。对
## 机器学习概率视角
机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过构建数学模型和算法，使计算机能够从数据中学习和预测，进而辅助人类进行决策。在机器学习中，概率论是一种重要的数学工具，用于描述和解释不确定性的问题。本文将介绍机器学习概率视角的基本概念，并通过代码示例来说明。
### 概率论基础
概率论是研究随机现象规律的数学理论。在机器学习中，我们经常需要计算事件发生的概率、条件概率等。下
原创
2023-09-30 11:07:10
273阅读
# 机器学习中的概率预测：MATLAB入门指南
机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）领域中的一个热门话题。它的目的是通过构建算法，使计算机能够从已有的数据中学习并进行预测。在很多情况下，除了给出预测的结果外，我们还希望得到预测的概率，这样可以为决策提供参考。在这篇文章中，我们将介绍如何在MATLAB中实现概率预测，并提供相应的代码示例。
## 概念理解
在机器学习中
因为概率机器人这本书确实太多了，本人刚培训完这本书，深感很多概念你可能自动懂了，也觉得自己已经讲得让幼儿园都能听懂了，还是很多人听不懂，所以本篇目的就是给大家划重点，也是我们培训最后的考试内容，然后导航建图那部分是单独讲的，强化学习见我下一篇博文，gmapping见gmapping介绍及相应论文，ROS路径规划分为全局路径规划和局部路径规划，导航时先通过地图用A*，dijkstra产生全局路径再用
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2023-10-24 22:05:07
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题外话： 研二下学期开始做基于高精度三维激光点云地图的定位工作，由于导师不懂瞎指挥，全靠自己摸索，走了好多弯路。其实我的工作目标很明确，地图是已经建好的地图，我只是在里面做定位就行了。然而一开始我想把整个slam流程搞明白，结果暑假看了一个月的slam十四讲，想着看懂这个找工作面试的时候可以用上。并没有什么卵用，这本书全是视觉的东西，我所做的基于激光的，所以这本书真的只是大概了解了一下slam是个
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2024-03-10 11:05:12
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机器学习之概率统计基础文章目录机器学习之概率统计基础一、条件概率二、贝叶斯公式三、独立性注：本图片来源于《机
原创
2022-10-25 04:41:43
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商业进阶——概率模型本章主要是从数据分析的长期预测方法：概率模型BTYD 模型的角度进行学习。未来预测模型：BTYD MODEL背景模型研究案例背景：组织 公共广播电台主要由听众的贡献支持挑战 观察听众关于他们是否每年给出的历史，我们可以预测他们未来的模式是什么？焦点捐助者最初关注1995年队列，忽略捐赠金额11,104名首次支持者共计24,615人研究课题 在接下来的6年里重复捐款的预测研究。图
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2024-06-17 19:03:34
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机器学习之概率统计基础，机器学习学习笔记----08离散型的随机变量对于任意的我们获取的一组随机变量，最关
原创
2022-10-25 04:41:33
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这是一本出色的书，涵盖了概率机器学习的概念、理论和计算基础，从基础开始，无缝过渡到该领域的前沿知识点。本
原创
2024-05-09 14:25:43
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《机器学习》课程使用Kevin P. Murphy图书《Machine Learning A Probabilistic Perspective》本英语教材，本书从一个独特的数学概率论的角度解释机器学习的所有问题，要较强的数学基础。由于是英文教材。特开一个专题在此记录自己的学习过程和各种问题。以供备...
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2015-09-14 16:17:00
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此外，我们介绍五种聚类算法：基于质心的K-means算法，基于概率分布的GMM算法，基于密度的D
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精选
2023-12-06 09:36:40
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