编译：机器之心，作者：Daniel Daza 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础，本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想，并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离。机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想，例如在 GAN 中令生成器分布接近判别器分布就能伪造出逼真的图像。但是 KL 散度等分布的度量方法有很多局限性，本文则介绍了
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2024-09-22 16:12:40
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目录1. 概要2. 基本方程3. 求解1. 概要 本文介绍名为Fang's Method的TDOA求解算法。 关于背景介绍参见TDOA算法综述(An overview of TDOA algorithm)--(1
基于TDOA的经典定位算法分为两类，一类是可以求出解析解的算法，如Fang算法、Chan算法的；另一类是迭代算法，如Taylor算法。Taylor级数展开法是一种迭代算法，在Taylor级数展开的基础上，利用初始迭代值进行WLS估计，然后求解位置估计误差的局部最小二乘解，并对标签的位置进行更新。Taylor算法的前提是需要标签位置的初始估计值，而算法的主要思想是通过不断迭代来修正待定位标签位置的估
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2024-01-02 11:08:56
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TDOA定位方法的Fang算法的程序实现（二维）摘要：蜂窝无线定位服务（LCS）是一种具有广阔市场前景的移动增值业务，其基本原理是利用现有蜂窝网络，通过对各种位置特征参数，包括到达时间（TOA），到达时间差（TDOA）,到达方向（DOA）的测量和估计，从而实现移动用户的定位。 本篇介绍TDOA定位方法的Fang算法及其程序实现。1、引言： 在各种无线定位系统中，采用的基本定位方法和技术都是相同或者
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2024-06-17 13:15:31
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目录1. 概要2. Mathematical Formulation3. Chan's Method4. Fang's Method1. 概要 TDOA(Time Difference Of Arrival)是基于各参考基站（以下称为Anchor或Anc）与待定位对象（以下称为Tag）之间的距离之差通过求
参考文献 Learning Tree-based Deep Model for Recommender SystemsTDM，全名Tree-based Deep Model，中文名基于树搜索的深度推荐模型。我们知道，在做推荐时，通常有两个阶段，召回和排序，召回是从全部的item库中粗筛出一定量的item,再经过排序做精筛后推荐给用户。从以上可以看出，召回的任务量其实非常大，需要从全库中搜寻用户可能
Twin Delayed DDPG (TD3) 是一种用于解决连续动作空间上的强化学习问题的算法，它是 DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) 的改进版本。以下是 TD3 算法的基本运行过程：初始化：初始化神经网络参数，包括 Actor 网络、两个 Critic 网络（Twin Critic，用于减小估计的 Q 值的方差），以及目标 Critic 网络。
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2024-06-06 20:03:04
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声源定位算法是利用麦克风阵列进行声音定位，属于宽带信号，传统的MUSIC和DOA算法并不适用该场景，本仿真主要用TDOA算法进行定位。常用的阵列信号定位算法主要有三大类：基于高分辨率谱估计的定位技术、基于可控波束形成（Beamforming）的定位技术和基于TDOA的定位技术，以上三种算法在阵列信号处理中，尤其是移动通信的阵列信号处理中都有广泛的应用。但是声音信号与传统的电磁波信号存在许多的不同，
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2024-06-18 13:59:47
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7.python常用模块time模块常用表示时间方式： 时间戳，格式化的时间字符串，元组（struct_time）UTC（Coordinated Universal Time，世界协调时）亦即格林威治天文时间，世界标准时间。在中国为UTC+8。DST（Daylight Saving Time）即夏令时。时间戳（timestamp）的方式：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00
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2024-06-16 08:15:15
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这里，主要说明一下算法流程图：这里，仿真结果如下图所示：三种算法在不同区域范围RoomLength = 5;R...
原创
2022-10-10 15:28:11
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之前一篇中讲到的，获取页面的HTML代码以后，需要用正则表达式获取想要的内容，如果不想用正则表达式，可以考虑用XPath。 XPath，全称 XML Path Language，即 XML 路径语言，它是一门在XML文档中查找信息的语言。XPath 最初设计是用来搜寻XML文档的，但是它同样适用于 HTML 文档的
TDOA
TDOA定位是一种利用时间差进行定位的方法。通过测量信号到达监测站的时间，可以确定信号源的距离。利用信号源到各个监测站的距离(以监测站为中心，距离为半径作圆)，就能确定信号的位置。但是绝对时间一般比较难测量，通过比较信号到达各个监测站的时间差，就能作出以监测站为焦点，距离差为长轴的双曲线，双曲线的交点就是信号的位置。
目录 1名词解释 2详情 3TDOA算法
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2024-07-25 19:51:02
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1.欧几里得距离 Euclidean distance 欧氏距离也称欧几里得距离，它是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离
二维的公式
d = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
三维的公式
d=sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)
下面凌乱的小记一下无监督学习
无监督学习->聚类 降维
聚类：数据相似性
相似性的评估：两个数据样本间的距离
距离：欧氏距离 曼哈顿距离 马氏距离 夹角余弦sklearn 聚类算法 sklearn.cluster，如k-means 近邻传播 DBSCAN等
标准的数据输入格式：[样本个数，特征个数]定义的矩阵形式介绍sklearn.cluster降维主成分分析PCAPCA常用于高维数据集的探
一、简介定义和特征 定义：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
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2023-08-23 17:11:32
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算法原理在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离。编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。通常来说，编辑距离越小，两个文本的相似性越大。这里的编辑操作主要包括三种：插入：将一个字符插入某个字符串；删除：将字符串中的某个字符删除；替换：将字符串中的某个字符替换为另外一个字符。下面通过示例来看一下。将字符串batyu变为beauty，编辑距离
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2023-11-26 08:58:07
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编辑距离定义：编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括：将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。例如将eeba转变成abac：eba(删除第一个e)aba(将剩下的e替换成a)abac(在末尾插入c)所以eeba和abac的编辑距离就是3俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出
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2023-11-03 22:31:58
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# 编辑距离算法的概述与实现
编辑距离（Edit Distance），又被称为Levenshtein距离，是一种用于衡量两个字符串之间相似度的算法。它定义为将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数，操作包括：插入、删除和替换一个字符。编辑距离的实际应用广泛，尤其是在自然语言处理、拼写检查和基因序列比对中。
## 编辑距离的基本思路
编辑距离算法通过动态规划实现，可以有效地解决这个问题。
原创
2024-09-28 03:10:19
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距离计算方法总结在作分类的时候需要估算不同样本之间的相似性度量，常用的方法就是计算样本间的“距离”。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2
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2023-11-09 08:40:57
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最近在学习机器学习，各处收集的一些概念性的东西，自己多看看吧！似然函数 似然函数（likelihood function），也称作似然，是一个关于统计模型参数的函数。也就是这个函数中自变量是统计模型的参数。对于结果 x ，在参数集合 θ 上的似然，就是在给定这些参数值的基础上，观察到的结果的概率 L(θ|x)=P(x|θ) 。也就是说，似然是关于参数的函数，在参数给定的条件下，对于观察到的 x 的
