为什么要用贝叶斯滤波：机器人有状态x和测量z两个量，比如机器人在x=0,我让他向正方向走10，他就应该在x=10的位置，此时状态为x=10,测量z也应该为10，但由于__本书在第二章2.3 机器人与环境的交互__中所讲的，环境中，机器人运动过程中存在噪音，或者传感器数据没有更新，所以z=10是一个不准确的状态，可能此时z=10.1或者9.9。那么此时状态和测量不一样，我怎么能确定机器人到底在哪？我
贝叶斯法则贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则，是指概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布：1、先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提
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2023-11-29 08:42:28
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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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贝叶斯决策规则(1)符号标记:类别标记随机变量，分别表示类别标记为1，2。:与决策相关特征值。：两个类别的先验概率。:类别为1时，特征取值为的概率。:特征取值为，类别为1的概率。贝叶斯公式我的理解： 时选择。在贝叶斯公式里是用来归一化的，并不影响决策结果。真正影响决策结果的是以及，前者称之为似然概率，后者称之为先验概率。可以说是这两者共同决定了判决结果。当类别状态等可能出现时，即时，决定判决结果的
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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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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贝叶斯公式：事件Bi的概率为P(Bi)，在事件Bi发生条件下事件A发生的概率为P(A│Bi)，在事件A发生条件下事件Bi发生的的概率为P(Bi│A)。 贝叶斯公式也称作逆全概率公式，我对贝叶斯概率公式的理解： 根据之前的经验，确定事件A是由事件B触发的，事件B有一个划分：B1、B2、...、Bn，每
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2018-09-18 17:16:00
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---恢复内容开始---一、朴素贝叶斯算法（naive bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 1、贝叶斯定理 #P(X)表示概率，P（XX）表示联合概率，也就是交集，也就是一起发生的概率 由公式：P（AB）= P(A|B)*P(B) =P(B|A)*P(A) 可以推出 贝叶斯公式：P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B) 2、特征条件独立 给定样本的 属性之
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2024-04-12 23:50:25
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文章目录引言贝叶斯定理名词解释贝叶斯公式对于贝叶斯学习的思考对于贝叶斯公式中的分母思考贝叶斯公式计算复杂度分析：贝叶斯算法在安全方面的应用学习资料总结 引言朴素贝叶斯(Naive Bayesian algorithm)学习是机器学习中的一个重要的部分。本文主要对贝叶斯的公式推导做了一个详细的探究，了解朴素贝叶斯算法的原理， 并对算法的计算复杂度做了一个简单的分析。初学者对于这个模型可能有一堆疑问
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2024-06-14 10:08:04
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联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为或者。边缘概率（又称先验概率）是某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概率，而消去它们（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率），这称为边缘化（marginalization），比如A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。 &nbs
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2023-12-20 13:40:43
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前言：老实说工作后大学的知识忘得差不多了，我的记忆规律又是不是理解的知识忘得特快，没办法先记下来，为以后进阶做准备！如有错误忘指正，一下仅是个人理解！条件概率公式：P(AB)=P（A/B）*P（B）=P(B/A)*P(A)；这里要借助一张图说明含义： 图很丑，自己画的，但这不是重点，我们先假设上图中的三个密封的面积分别是4,2,3。总面积是4+2+3=9，A的面积是4+2=6，B的面积是2+3
在预测明天是否下雨时，若我们查看当地过去一个月的天气记录，发现其中有10天下雨，那么基于这些历史数据，我们可以初步估计明天有三分
朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域广泛应用。先验概率基于历史数据或经验，是对事件发生概率的初步估计；后验概率则结合新证据，通过贝叶斯定理更新概率估计，更准确反映实际情况。掌握这两者及贝叶斯定理，能更好地应用该算法解决实际问题。
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
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率 一、总结 一句话总结： 1、先验概率和后验概率？ P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) P(A)是A的先验概率或边缘概率，称作"先验"是因为它不考虑B因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A
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2020-11-08 23:41:00
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贝叶斯分析一句话解释经典的概率论对小样本事件并不能进行准确的评估，若想的到相对准确的结论往往需要大量的现场实验；而贝叶斯理论能较好的解决这一问题，利用已有的先验信息，可以得到分析对象准确的后验分布，贝叶斯模型是用参数来描述的，并且用概率分布描述这些参数的不确定性。贝叶斯分析的思路由证据的积累来推测一个事物发生的概率， 它告诉我们当我们要预测一个事物需要的是首先根据已有的经验和知识推断一个先验概率，
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2024-07-08 09:57:55
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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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