目录 所需基础知识 什么是假设检验 假设检验例子 假设检验的分类 所需基础知识 高斯分布、中心极限定理、参数估计 什么是假设检验 假设检验，从名称上来看有假设、检验两个关键字。顾名思义就是提出一个假设，然后来检验这个假设是否正确。 我们知道参数估计是用抽样样本，来估计总
卡尔曼滤波和最大后验之间的关系 卡尔曼滤波分为两个部分，一是预测，一是更新。由于假设服从高斯分布，那么只需要在整个运动过程中维护均值和协方差即可。这里的推导形式是估计最大后验概率，即似然乘以先验。其物理含义就是，我们在更新参数的时候是更相信估计值还是测量值，这里的估
可以从银行贷款问题来理解线性回归，x1,x2…xn可以理解为银行是否给我们贷款的参考因素（例如：年龄，工资，工作单位），而我们要求的y就是最终的预测结果，也就是银行给我们贷款的金额。 线性回归的目标就是用我们提前准备好的数据集，用这些数据来画点，将这些点拟合成一条线或是一个高维的面，最终得
目录异常检测何为异常检测？异常检测常用领域高斯分布（正态分布）参数估计算法开发和评估异常检测算法异常检测与监督学习特征的选择误差分析多元高斯分布异常检测with多元高斯分布 异常检测 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用。这个算法的一个有趣之处在于
异常值检测 背景 高斯分布 实践 数据可视化 二维高斯分布 模型挑选 挑选异常值和可视化 优缺点分析 应用场景 参考文献 背景 无论在自然界还是人类社会生产生活中，都会存在那么一小撮不随大流的人或事物，这一小撮往往对整体影响很大，如何准确高效的把这一小部分的对象甄别出来
机器学习作业：数据分类 1 数据集 1.1 数据来源 Sonar数据集来源于UCI数据库，UCI是加州大学欧文分校(University of CaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库。其官网地址如下：http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php 1.2 数据介绍 声纳数据集（Sonar Dataset ）涉及预测根据
基于统计的异常检测方法类似于数理统计中的假设检验环节，通常假定观测变量满足特定分布 当有新的观察值出现，通过计算该观测值在基于历史数据得到的分布中的概率，进而判断是否为异常值、李宏毅《机器学习》中一维以及多维高斯分布的例子讲的很清楚。 以及常用的3-sigma准则，如下图。
分类概念 分类要找一个 function 函数，输入对象 x 特征， 输出是该对象属于 n 个类别中是属于哪一个。 例子1：比如信用评分【二分类问题】 输入：收入，储蓄，行业，年龄，金融史… 输出：是否拒绝拒绝贷款 例子2：比如医疗诊断【多分类问题】 输入：当前症状，年龄，性别，医疗史… 输出：患了哪种疾病
平均情况困难问题 小整数解(SIS)问题 给定 Z q n \mathbb{Z}_q^n Zqn 中的
超高斯分布： 超高斯分布式指随机过程的四阶累计量恒大于零，并且关于其均值对称分布。相对于高斯分布，超高斯分布的随机过程分布区域较宽，呈现较宽的拖尾。工程中对于超高斯过程常常只指明其偏斜度为0，峭度大于0，即： 亚高斯分布： 亚高斯分布是指随机过程的四阶几类恒小于0，并且关于其
https://math.stackexchange.com/questions/892832/why-we-consider-log-likelihood-instead-of-likelihood-in-gaussian-distribution
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 文中含有大量公式，若需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：GMM第一讲，可添加微信号【17865190919】进学习交流群，加好友时备注来自CSDN。原创不易，转载请告知并注明出
一、例子 1.1 分类概念 分类要找一个function函数输入对象x特征，输出是该对象属于n个类别中是属于哪一个。例子 信用评分（二分类问题）医疗诊断（多分类问题）手写文字识别（多分类问题） 1.2 神奇宝贝的属性（水、电、草）预测 神奇宝贝有很多的属性，比如电，火，水。要做的就是一个分类的问题：需
后端概述 （一）状态估计的概率解释1、后端的概念2、后端要解决的问题（1）简单描述（2）数学表述 （二）线性系统和KF1、马尔可夫假设2、线性高斯系统下的卡尔曼滤波器 （三）非线性系统和EKF（四）滤波器后端小结 （一）状态估计的概率解释 1、后端的概念 前端视觉里程计只能通过邻近的几张图
Centernet的heatmap绘制及改进 CenternetHeatmap Centernet Centernet是经典的Anchor-free目标检测算法： 1.一种是基于三元组（左上角点，中心点，右下角点）的Centernet； 2.另外一种是只基于中心点，利用heatmap(热图)进行训练 Heatmap Heatmap的绘制分一下几点： 创建0矩阵，num_clas
上一篇介绍了高斯分布在一维情况下的极大似然估计 我们接上篇，通过极大似然估计得到的两个参数值为例，来看下它们是有偏的还是无偏的。 首先来看下有偏估计跟无偏估计的定义 定义 有偏估计（biased estimate）是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是
文章目录 0 笔记说明1 高斯分布1.1 求uMLE1.2 求σMLE 2 有偏估计与无偏估计2.1 uMLE为无偏估计2.2 σ2MLE为有偏估计 3 高斯分布的概率密度函数4 高斯分布的局限性5 边缘概率与条件概率的求解5.1 边缘概率分布P(xa)与P(xb)5.2 条件概率分布P(xa|xb)与P(xb|xa) 6 联合概率
1.https://wenku.baidu.com/view/139b3a25bf23482fb4daa58da0116c175f0e1e92.html 2.贝叶斯公式下的图像复原模型 理论解释 https://blog.csdn.net/haronchou/article/details/89601717 3.透彻理解高斯分布 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621087027738177317&wfr=spider&fo
1. overview note: 最大熵模型：是一种log linear模型（log（wTf（x））），f（x）是exponential function，所以加上log后变成linear模型。 log linear模型定义：A log-linear model is a mathematical model that takes the form of a function whose logarithm equals a linear combination of th
N是正态分布，高斯分布 https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83/829892?fr=aladdin CN是复高斯分布 CN(0，1)表示均值为0，实虚部统计独立且方差各为1／2的复高斯分布. diag 是对角矩阵得意思
（1）多选题 对于非高斯噪声，下列说法正确的是 A 非高斯噪声分布通常具有较大的拖尾 B 对于零均值PDF非高斯分布，峰态为正表示具有较大的拖尾 C 对于零均值PDF非高斯分布，峰态为负表示具有较大的拖尾 D 对于混合高斯模型，其权值因子之和为1 （2）多选题 对于非高斯噪声中确定
两个高斯分布的累加
机器学习深版08：EM算法 文章目录 机器学习深版08：EM算法1. 铺垫2. 问题引入与欧拉解释3. 更加严谨的推导 1. 铺垫 Jensen不等式：对于凸函数，有以下结论：上图是连续的下图是离散的： 2. 问题引入与欧拉解释 问题提出：K-means算法可以将数据分成簇，但是却给不出它的后验概率。
文章目录 模型假设.极大似然估计参数.与朴素贝叶斯.与逻辑回归. 模型假设. 在【判别模型与生成模型】中已经介绍了生成模型的基本思路，这是一类针对条件概率分布 P ( x
假设我们的模型是二维平面的线性回归模型： ，对于这个模型，我们定义损失函数为MSE，将得到如下的表达式： 下面我们试着通过概率的角度，推导出上述的MSE损失函数表达式。 在线性回归模型中，我们最终希望对于输入 进行线性组合得到值Y，考虑到输入带有噪声的情况的表达式如下： 为了使
