若已知参考点(landmarks)的坐标,则状态向量中不必含有xL, 从而实现的仅为机器人在已知环境中的定位,求解大大减少(状态向量维度仅为运动状态).若想实现完整SLAM,必须将xL加入状态向量中. 扩展卡尔曼滤波(EKF)相对于卡尔曼滤波,可以进一步求解非线性问题(通过在目标点附近做泰勒展开的一级近似),但是依然建立在输入噪声和测量噪声均为高斯的前提下.高斯噪声的好处是它的e指数形式使得高斯与高斯的卷积.乘法结果依然是高斯,从Bayes理论推导出的EKF结果中,我们只用计算高斯分布的期望mu

Bioconductor简介 2012-10-09 ~ ADMIN 源:Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics,Genome Biology 2004, 5:R80 Bioconductor的产生是计算生物学及生物信息学(computational biology and bioinformatics, CBB)发展的产物,其目的是有效降低CBB的门槛.当前,随着计算

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 牛顿方法是一种求解等式的非常有效的数值分析方法. 1.  牛顿方法 假设\(x_0\)是等式的根\(r\)的一个比较好的近似, 且\(r=x_0+h\), 所以\(h\)衡量了近似值\(x_0\)和真实的根\(r\)之间的误差. 假定\(h\)很小, 根据泰勒展开式: $$0=f(r)=f(x_0+h)\approx f(x_0)+hf'(x_0)$$ 所以, 当\(f'(x_0)\)不接近

C. Tavas and Pashmaks   Tavas is a cheerleader in the new sports competition named "Pashmaks". This competition consists of two part: swimming and then running. People will immediately start running R meters after they finished swimming exactly 

一: 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法,其实就是将多个弱学习器提升(boost)为一个强学习器的算法.其工作机制是通过一个弱学习算法,从初始训练集中训练出一个弱学习器,再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注,然后基于调整后的样本分布来训练下一个弱学习器.如此反复学习 ,得到一系列的弱学习器,然后 组合这些弱学习器,构成一个强学习器.提升方法生成的弱学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成一系列的弱学习器.目前提升方法主要有 Ad

tic; clear clc M=[,,,,,,];%x的步数 K=M; %时间t的步数 :length(M) hx=/M(p); ht=/K(p); r=ht/hx^; %网格比 x=:hx:; t=:ht:; numerical=zeros(M(p)+,K(p)+); numerical(:,)=exp(x); %初始值 numerical(,:)=exp(t); %边值 numerical(M(p)+,:)=exp(t+); %边值 a=-r/*ones(M(p)-,);b=(+r)*on

一.隐式Euler: 函数文件1: function b=F(t,x0,u,h) b(,)=x0()-h*x0()-u(); b(,)=x0()+*h*x0()/t+*h*(*exp(x0())+exp(x0()/))-u(); 函数文件2: function g=Jacobian(x0,t,h) g(,)=; g(,)=-h; g(,)=*h*(*exp(x0())+)/)); g(,)=+*h/t; 函数文件3: function x=newton_Iterative_method(t,u,

学习理论——VC维的定义以及一些例子 本文主要介绍一些学习理论上的东西.首先,我们得明确,从训练集上学习出来的分类器的最终目标是用于预测未知的样本,那么我们在训练的时候该用多少的样本才能使产生的分类器的效果尽可能的好呢?这些就是VC-理论要解决的问题.在介绍这个理论之前,我们得先介绍一个比较抽象的概念——VC维.这个指标是用与衡量假设空间的复杂程度.为了能更好的理解VC维,本文还会举一些例子来加深理解. (一)由一个例子引出的动机 为了更好的说明为什么我们要定义这个VC维,我们先来看一个例子.假

机器学习诊断(Machine learning diagnostic) Diagnostic : A test that you can run to gain insight what is / isn't working with a learning algorithm, and gain guidance as to how best to improve its performance. Diagnostics can take time to implement, but doing

注:本文来自机器之心的PaperWeekly系列:万字综述之生成对抗网络(GAN),如有侵权,请联系删除,谢谢! 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇.可是在深度学习,GAN领域,其进展都是以月来计算的,感觉那两篇综述有些老了.最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文(How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Over

A * B Problem Plus Problem Description Calculate A * B. Input Each line will contain two integers A and B. Process to end of file.Note: the length of each integer will not exceed 50000. Output For each case, output A * B in one line. Sample Input 1 2

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txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

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R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

现在项目需要R语言做几个线性拟合,画一些点图,突然需要画误差线,网上找了下,可以用代码实现..效果如下 xx1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) yy1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std1<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) std2<-c(xxxxxx,xxxx,xxxxx) plot_stdy <- function(x, y, sd, len = 1, col = "black") { len <- len

R语言进行DW检验: library(lmtest) dw = dwtest(fm1) > dw Durbin-Watson test data: fm1 DW = 2.4994, p-value = 0.8706 DW检验的原假设为:误差不相关! 因为dw>0.05所以不拒绝原假设,即认为误差是不相关的. 误差自相关会产生的后果: 1．参数估计量仍然是线性的.无偏的,但非有效. 2．OLS估计量的被估方差是有偏的且会被低估,因而会使相应的t值变大. 3．模型的t和F统计检验失效. 4．用通常

R语言基础绘图系统 基础图形--条形图.误差图 3.条形图 barplot接收的数据是矩阵而非数据框. data <- sample(c(50:80),5) barplot(data,col=heat.colors(5)) my_matrix <- matrix(data=sample(10:40,9), nrow = 3, dimnames = list(c('A',"B",'C'), paste('dose',1:3))) barplot(t(my_matrix), b

例子1 先是HTML页面 <!DOCTYPE html> <html>     <head>         <title>My App</title>         <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/main.css">         <script data-main="scripts/m

一个晚上写出一个能用的程序…… 来说说遇见的问题吧 zqw<-read.table(file = "c:/data/zqw.txt") zqw<-data.frame(zqw,^(-zqw[,])) write.table(zqw,file = "c:/data/tianxia.txt",quote = FALSE,row.names = FALSE, col.names = FALSE,sep ="\t") 先说说输出的格式控制问题

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