”观测独立性假设“ 的搜索结果

     文章目录背景介绍动态模型卡尔曼滤波重要性采样蒙特卡洛采样法重要性采样基本原理将重要性采样引入filtering问题序列重要性采样基本粒子滤波算法SIR Filter 背景介绍 在引入粒子滤波之前，有必要对其相关知识进行...

     先引用一段R IN ACTION 的话：R提供了多种检验类别型变量独立性的方法。本节中描述的三种检验分别为卡方独立性检验、Fisher精确检验和Cochran-Mantel–Haenszel检验。 你可以使用chisq.test()函数对二维表的行变量和...

     GNSS观测方程及常用组合(全) 文章目录GNSS观测方程及常用组合(全)1. GNSS观测方程2.同类型不同频率观测值的线性组合1.组合标准2. 窄巷组合3.宽巷组合4.无电离层组合3.不同类型双频观测值的组合1. MW组合2.电离层残差...

     （1）假设检验依据的原理是小概率时间在抽样中不易,0生的原理。一般将不易发生的时间作为。备择假设为。一般都会设置一个小概率a，作为小概率发生的一个上限。 即当统计出的P值（小概率时间发生的实际概率）<a，...

     这里可以举个例子，就好比医生在帮病人看病的时候，病人手里的化验单以及各种检测证明(假设证明之间相互独立)，就是特征条件，医生就好比是一个分类器，输入了一堆特征条件x，然后进行判断病人具体得的是什么病也...

     在学习统计学贾书的过程，在第6—14章节出有许多需要理解与记忆的公式和概念，在此通过博客的形式做一次梳理，主要内容为统计学中抽样分布、假设检验、参数估计、分类数据分析、方差分析、一元二元线性分析、时间...

     熵(信息熵)可被认为是系统不确定性(混乱程度)的度量，熵值越大，系统越混乱。 一个X值域为{x1, ..., xn}的随机变量的熵值H定义为： 其中，E 代表了期望函数，而I(X)是X的信息量（又称为信息本体），熵是随机变量...

     隐马尔可夫模型是一种概率图模型。我们知道，机器学习模型可以从频率派和贝叶斯派两个方向考虑，在频率派的方法中的核心是优化问题，而在贝叶斯派的方法中，核心是积分问题，也发展出来了一系列的积分方法如变分推断...

     HMM是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列（状态序列），再由各个状态生成一个观测而产生的观测随机序列（观测序列）的过程。 一堆拗口的术语？下边慢慢道来…...

     http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52599451基础知识数据缺失的三种情形：数据的似然和观测模型Note: MLE中是将联合概率P(x,y)赋值给实例。缺失数据的处理：不仅...随机变量X、观测变量O和实际观测YNot

     考虑三个变量aaa、bbb和ccc，假设aaa在给定bbb和ccc下的条件分布不依赖于bbb的值，则： p(a∣b,c)=p(a∣c)p(a|b,c)=p(a|c)p(a∣b,c)=p(a∣c) 读作在给定ccc下aaa独立于bbb。 如果我们考虑以c为条件的a和b的联合分布...

     读论文遇到HMM模型，记录一些学习笔记。 HMM适合描述有时变序列和隐藏（不可观察）行为的场景。...（2）观测独立性假设（针对观测序列） 任意时刻的观测只依赖于该时刻的隐藏的状态，与其他任何时刻观测和状态都无关。

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