深度估计算法主要分为以下几类: 1. 基于几何的方法:从一系列二维图像序列中估计三维结构。其中,SfM(Structure from Motion)通过图像序列之间的特征对应和几何约束来计算深度,但存在单目尺度模糊的问题,依赖于高精确的图像匹配或高质量的图像序列。 2. 基于传感器的方法:利用深度传感器,如Microsoft Kinect,可以直接获得相...
设 和 是 的无偏估计量,如果对于一切的 有 ,称估计量 比 更有效 一致最小方差无偏估计 设全体无偏估计组成的集合为 如果存在无偏估计 ,使得对于任意的 ,有 称为一致最小方差无偏估计,简称为UMVUE(Uniformly Minimum Variance Unbiased Estimate) 一致最小方差线性无偏估计 要求 无偏估计必须是线性函数 解法 转化为...
1. 估计器(estimator):用于分类、聚类和回归分析。 2. 转换器(transformer):用于数据的预处理和数据的转换。 3. 流水线(pipeline):组合数据挖掘流程,便于再次使用。 近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是标准数据挖掘分类技术中最为直观的一种。为了对新个体进行分类,它查找训练集,找到了与新个体最相似的那些个...
贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括:朴素贝叶斯算法,平均单依赖估计(Averaged One-Dependence Estimators, AODE),以及 Bayesian Belief Network(BBN)。 基于核的算法 基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机(SVM)了。 基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间,...
DoA 估计是指根据天线阵列的接收信号估计出单个或多个信号源的方位信息。由于激励信号和方向图之间存在傅里叶关系,DoA 估计也可以等效为谱估计问题。 多重信号分类(Mutiple Signal Classification)算法,简称MUSIC 算法,是一种常用的 DoA 估计方法。它的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,从而得到与...
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计,本视频由拓端数据科技提供,0次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
其中,对相干或强相关信号的 DOA 估计算法又称为解相干或者去相关 DOA 估计算法。 解相干算法的分类 在相干信源存在下的空间谱估计技术发展的几十年来,中外学者从多种不同的研究角度,如根据算法本身构造机理与预处理方式,对数据矩阵是否降低维度处理,针对信源的类型同时或分离处理,以及采用特殊阵列或一般阵列结构等,...
R语言非参数方法:使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 原文链接:/?p=22181 本文考虑一下基于核方法进行分类预测。注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型。 非参数方法 用于函数估计的非参数方法大致上有三种:核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健,对...
随笔分类 - 状态估计理论,最优估计。 卡尔曼滤波公式 摘要:线性系统模型 状态转移方程:xk=Fkxk1+Bkuk+nkxk=Fkxk1+Bkuk+nk传感器观测模型:zk=Hkxk+vkzk=Hkxk+vk其中xkxk是状态变量,zkzk是带有噪声的观测量,FkFk是为系统矩阵,HkHk是观测矩阵。阅读全文...