以下是GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。一.实验名称基于混合高斯模型的动态背景分割 二.实验目的探索如何对Wavingtrees等具有动态背景的数据集进行有效的建模并分割，检测前景物体。 三.实验原理3.1 前言时域中的同一个点的像素值看做是一个像素过程，由一组像素组成，如果这里只考虑灰度图的话，对
下面我们介绍一下 高斯混合模型 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： 为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： 关于高斯分布的理论部分这里不详细讲了。 （2）混合高斯模型： 对于(b)图所
1. 算法概述0x1：逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，它属于一种对数线性模型（转化为对数形式后可转化为线性模型）从概率角度看，逻辑斯蒂回归本质上是给定特征条件下的类别条件概率0x2：最大熵准则最大熵模型的原则： 承认已知事物（知识）；
对未知事物不做任何假设，没有任何偏见。 对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部
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2024-07-29 16:20:22
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逻辑回归深度思考，优点和不足
原创
2022-02-13 13:54:07
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GMapping_过程前言 1前言 2 GMapping中使用地图结构前言 3 GMapping中的坐标系们前言 4 GMapping中的粒子过程1，由里程计更新粒子位姿2，判定是否处理激光数据3， 激光匹配3.1，粒子位姿优化3.1.1，粒子分数计算3.2，粒子似然值及分数计算 转载请注明出处 前言 11，本文是描述GMapping的核心部分的计算流程，对应其核心代码(不含ROS部分)。确切
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2024-10-17 18:32:28
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回归预测 | MATLAB实现GMDH自组织网络模型多输入单输出
原创
2022-12-15 15:13:25
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1 简介一般情况,学者们采用人工智能,数学建模等方式预测COVID-19的传播.然而有的数学模型,其理论推导过程复杂且专业性强,不易理解和推广;有些数学模型需要提前估计参数,在参数确定环节就会引起一定的失真;在统计数据集时,学者们都更偏爱以当日报道的确诊总人数为子集.文章以每日报道的新增确诊人数为子集,基于大量的实时动态变化数据,不需要流行病学方面的专业知识,分别以BILSTM, GM
原创
2022-05-18 18:41:55
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机⛄ 内容介绍科学准确的预测是
原创
2022-10-22 11:48:46
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应该掌握的7种回归模型 博客你应该掌握的7种回归模型！。 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。 &nb
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2024-01-11 08:53:29
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目录一、岭回归模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 **λ** 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测二、LASSO模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 λ 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测三、Logistic回归分类模型1 模型特点2 模型用途3 模型参数的解释4 模型的构建 线性回归模型的参数估计得到的前提是变量构成的矩阵可逆。在实际问题中，常出现的问题：可能会出现自变
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2024-03-15 14:10:28
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前言一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。让我们通过这几个步骤了解一下基本的回归模型。一、收集数据集并选择合适的特征波士顿房价数据集包含美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格的有关信息，数据集很小，只有506个案例。查看数据集：v_housing
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2024-03-20 12:28:44
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0、概述线性模型被广泛地应用于回归和分类问题，具有简单、快速和可解释性等优点，但是线性模型的表达能力有限，经常需要人工选择特征和交叉特征才能取得一个良好的效果，但是实际工程中的特征数量会很多，并且还会有大量的稀疏特征，人工筛选特征和交叉特征会很困难，尤其是交叉高阶特征时，人工很难实现。DNN模型可以很容易的学习到高阶特征之间的作用，并且具有很好的泛化能力。同时，DNN增加embedding层可以很
引言 在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型（PGM）的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构。” 维基百科中更准确地给出了PGM的定义：“A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for wh
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2024-06-15 11:17:18
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机器学习——线性回归与逻辑回归两者的优缺点逻辑回归LR推导回归和分类的区别逻辑回归特征是否归一化如何提升LR的模型性能逻辑回归为啥要做特征离散化最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价逻辑回归为什么不用平方损失函数LR可以处理非线性情况吗？LR的参数可以初始化0吗？ 两者的优缺点优点模型简单，原理容易理解计算代价不高，易于理解和实现缺点易过拟合特征很多的时候，效果 不好处理线性问题效果比较好，而
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2024-05-14 23:18:09
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文章目录1. 什么是回归？2. 回归模型2.1 线性回归2.1.1 普通线性回归2.1.2 岭回归2.2 决策树回归2.3 SVM回归参考 1. 什么是回归？分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续型数据的预测。回归分析是一种预测建模技术，研究因变量和自变量之间的关系，如销售量预测或制造缺陷预测等，下图中的红线表示的就是回归曲线。回归不同于分类和聚类，他们的区别可以用下图形象的表达出来。2.
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2024-02-21 20:18:03
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> Photo by Thought Catalog on Unsplash 暂时忘记深度学习和神经网络。随着越来越多的人开始进入数据科学领域，我认为重要的是不要忘记这一切的基础。统计。如果您不熟悉分析领域，那就可以了！ 我们都是从某个地方开始的！但是，重要的是要意识到我将在本文中分享的机器学习模型假设的存在。很幸运，我在大学时代就已经研究了所有这些概念，所以我认为回到基础知识并撰写
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2024-05-13 12:07:57
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经元进入回归模型的变量数量；
原创
2022-10-30 06:47:11
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自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
原创
2023-11-07 11:25:58
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回归简单线性回归数据预处理利用sklearn.linear_model中的LinearRegression类运用类创建regressor回归器对象利用训练集拟合回归器，也即是机器“学习”的过程利用拟合好的回归器预测测试集将结果可视化简单线性回归代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from
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2024-08-05 16:48:49
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一：模型引入 当我们需要对某输入变量x进行预测时，若使用线性回归对问题进行建模，算法流程是这样的： 首先：使用最小二乘法或者极大似然法，基于梯度下降或正规方程法求解模型参数theta,确定模型； 最后：返回输入变量的预测值y=θ^T x 然而当线性建模并不能很好地描述问题时，我们便不能再使用这种方式来对变量x进行预测了。举个简单例子，对于y=exp(x)的实际问题，若以y=θ^T x进
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2024-05-29 07:45:40
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