认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起，本文主要是对《Probabilistic Robotics》中贝叶斯滤波器部分的详细讲解。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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2024-01-16 14:25:20
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文章目录第一章、贝叶斯滤波与平滑1. 应用2. 起源3. 基于最优滤波与平滑的贝叶斯推理4. 贝叶斯滤波与平滑5. 参数估计6. 习题第二章、贝叶斯推理1. 基本原理2. 贝叶斯推理与极大似然估计3. 基础构成4. 贝叶斯点估计5. 数值方法第三章、批处理与递归1. 批处理线性回归2. 递归线性回归3. 批处理与递归总结4. 含有漂移的线性回归5. 含有漂移的状态空间模型 本文涉及的代码见：
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2024-01-29 12:22:04
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前言： 我们知道目前的激光SLAM算法主要分为两种：基于滤波的SLAM和基于图优化的SLAM。而基于滤波的SLAM问题又是基于贝叶斯滤波的框架。因此我们不仅要问为什么需要使用贝叶斯来做滤波？概念：什么是滤波？ 滤波，即滤除噪声。我们知道在估计状态的过程中，控制引入运动噪声和观测引入传感器测量噪声。而滤波的实现是通过控制
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2023-10-08 09:29:57
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贝叶斯滤波详解贝叶斯滤波的用途（Bayesian Filtering）： 贝叶斯滤波理论的应用可谓十分广泛。我们知道，在机器人运动过程中，有两个方面的信息来源，一个是通过我们实际控制机器人的运动路线（状态方程）和机器人传感器观测的实际信息（观测方程）来估计自身的位姿，但实际上，无论是状态还是观测都不可避免的存在噪声。假如机器人单方面的仅通过状态方程或观测方程来估计自身位姿，这样一来随着时间的不断推
2.4.1 贝叶斯滤波算法最通用的算法对于计算信任度有贝叶斯滤波算法给出。这个算法计算信
原创
2022-08-17 11:00:48
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目标跟踪问题其实是一个状态估计问题，所以其核心是滤波算法。从研究目标跟踪的数学方法而言，滤波算法有非 Bayes 方法和 Bayes 两大类方法。 所谓贝叶斯滤波问题，就是在每个时刻利用当前的量测信息估计目标状态的后验概率分布，从而对目标状态进行估计。 伯努利分布（Bernoulli distrib
原创
2022-03-21 14:40:35
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实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。实验环境和编程语言：本实验使用的编程语言为：Java编程环境为：Intellij idea构建分类器的算法为：朴素贝叶斯算法
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2023-10-22 08:42:46
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展开全部1.关于贝叶斯分类bayes 是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，它假定一个属性值对给定类的影响独立于其32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333339666133它属性点的值。该假定称作类条件独立。做次假定是为了简化所需计算，并在此意义下称为“朴素的”。bayes分类的算法大致如下：(1)对于属性值是离散的，并且目标label值
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2024-07-26 21:15:14
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# Java贝叶斯滤波算法科普
## 引言
贝叶斯滤波是一种基于贝叶斯定理的信号处理方法，广泛应用于自动控制、机器人导航和计算机视觉等领域。其主要作用是利用先前的观测信息来对当前状态进行估计，尤其在存在噪音和不确定性的环境中，贝叶斯滤波具有显著优势。本文将详细介绍贝叶斯滤波的概念，并提供一个简单的Java实现例子。
## 贝叶斯滤波的基本原理
贝叶斯滤波的基本思想是利用递归的方法更新概率分
1.贝叶斯滤波1.1 主观概率假设我们有一枚硬币，现在我们想知道它抛出正面（反面）的概率，我们应该怎么做？小白说：“那不就是正反各50%嘛，有什么难的？”小黑说：“你这样不严谨，我们没有假设硬币是公平的，我们需要设计一个实验，先抛100次，统计正面的次数，然后抛1000次，统计正面的次数，然后抛10000次，统计正面的次数，我觉得正面占所有次数的比例随着抛的次数越多，会越趋近于某一个值（收敛），这
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2024-05-21 16:09:46
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滤波估计理论（一）——贝叶斯滤波（Bayesian Filtering）估计问题的建模状态空间模型概率模型贝叶斯估计方法批处理贝叶斯估计预测，滤波还是平滑？贝叶斯滤波状态预测量测更新总结 参考文献： Särkkä S. Bayesian filtering and smoothing[M]. Cambridge University Press, 2013. 从定义上来说，贝叶斯滤波是通过假设系
朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍朴素贝叶斯算法（2）案例实现github代码地址引言关于朴素贝叶斯算法的推导过程在朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍中详细说明了，这一篇文章用几个案例来深入了解下贝叶斯算法在三个模型中（高斯模型、多项式模型、伯努利模型）的运用。案例一：多项式模型特征属性是症状和职业，类别是疾病（包括感冒，过敏、脑震荡） 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状职业疾病打喷嚏
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2024-01-20 06:12:05
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）= Naive + Bayes 。（特征条件独立 + Bayes定理）的实现。零、贝叶斯定理（Bayes' theorem）所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球
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2024-06-14 10:15:38
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一. 状态估计（state estimation）状态估计根据可获取的量测数据估算动态系统内部状态的方法。贝叶斯滤波也就是在已知观测和可选的控制输入的概率分布下，估计出的状态概率分布。状态随着时间变化，我们将时间设定为离散的，即，相对应的，我们的观测为，控制输入为，状态(为初始状态) 二、马尔可夫假设(Markov Assumption)
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2024-08-09 00:21:13
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之前说到了贝叶斯滤波的原理和计算，最终我们发现，贝叶斯滤波在预测步和更新步，每一轮都需要进行多次无穷积分，这就要求我们清楚的知道每一步需要的概率密度函数，这样实在难以求解甚至无解析解，于是人们想了一些办法来解决。为了求解贝叶斯滤波，人们的方法主要分成两种：智力派：核心思想是做出假设，在一些特定情况下，是可以让贝叶斯滤波的计算大大简化的，回顾一下我们在之前贝叶斯滤波内容里的起点：\[X_{k} =
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2024-01-15 22:57:04
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一、贝叶斯决策 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率已知的理想情形下，贝叶斯考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。1、条件概率 概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。 条件概率指的是某一事件A已经发生了条
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2023-09-25 15:19:08
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主观bayes推理主观贝叶斯方法的概率论基础全概率公
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2023-11-20 06:07:23
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一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
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2023-12-17 11:26:17
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贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则
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2023-10-13 12:31:45
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# Python贝叶斯实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现Python贝叶斯算法。下面是整个实现过程的流程。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 收集数据 |
| 2. | 准备数据：将数据转换为适合进行贝叶斯算法的格式 |
| 3. | 分析数据：使用贝叶斯公式计算概率 |
| 4. | 训练算法：从数据中计算出概率 |
|
原创
2023-07-22 18:18:03
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