1理解多元正态分布1.0什么是多元正态分布多元正态分布是指一个随机向量的各个分量都服从正态分布，并且这些分量之间可以存在一定的相关性。一个k维随机向量X=(X1,X2,…,Xk)T服从多元正态分布，记作X∼N(μ,Σ)，其中：μ是k 维均值向量，表示每个分量的均值。Σ是k×k的协方

建议先阅读我之前的博客，掌握一定的机器学习前置知识后再阅读本文，链接如下：带你从入门到精通——机器学习（一.机器学习概述）-CSDN博客带你从入门到精通——机器学习（二.KNN算法）-CSDN博客带你从入门到精通——机器学习（三.线性回归）-CSDN博客带你从入门到精通——机器学习（四.逻

本文介绍普通UKF与强跟踪无迹卡尔曼滤波（StrongTrackingUnscentedKalmanFilter,ST-UKF）算法的MATLAB代码示例。该示例涉及三维非线性状态量和观测量。文章目录主要功能主要步骤运行结果MATLAB代码示例备注这段代码实现了强跟踪无迹卡尔曼滤波（StrongTrackin

前言 PCA多用于对数据特征集进行降维，也方便对数据集进行可视化操作，说白了最后进行结果展示那么多特征向量要一起表示的话肯定很难展示，超过三维的数据就很难展示了。而PCA可对特征集进行简化，通俗的来讲也就是合并好理解。PCA应用的范围很广因此很有必要要学习，原理肯定还是数学证

集合卡尔曼滤波（EnsembleKalmanFilter,简称EnKF，与ExtendKalmanFilter的简称进行区分）是一种基于状态估计的非线性滤波方法，广泛应用于动态系统中的状态估计和数据同化问题。它通过使用一组样本（即“集合”）来近似状态的概率分布，有效地处理高维和非线性系统。文章目录

全文链接：https://tecdat.cn/?p=38397原文出处：拓端数据部落公众号本文介绍了其在过去几年中的最新开发成果，特别阐述了两种有助于提升Metropolis-Hastings采样性能的新要素：跳跃因子的自适应算法以及逆Fisher矩阵的计算，该逆Fisher矩阵可用作提议密度。通过多个示例展示，这些

参考文章：卡尔曼滤波原理详解及系统模型建立（simulink）系统数学建模两大等式\(X(k)=AX(k-1)+BU(k)+w(k)\)\(Z(k)=HX(k)+v(k)\)卡尔曼滤波五大等式\(X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+BU(k)\)\(X(k|k-1)\)：根据上一时刻最优估计值求得的当前值\(X(k-1|k-1)\)：上一时刻最优估计值\(A\)：状

状态空间模型：动态系统的强大工具一、引言1.1问题背景在现代数据分析和系统建模中，动态系统的建模和预测是一个重要的研究领域。动态系统的特点在于其状态随时间不断变化，且这种变化通常受到多个因素的影响。例如：系统的内在动态性：状态转移：系统状态

组学常见图形应用PCA图的作用以及使用技巧PCA图的原理：基本概念PCA（PrincipalComponentAnalysis）即主成分分析，是一种常用的数据分析方法。它的主要目的是通过线性变换将原始数据转换为一组新的变量，这些新变量被称为主成分。主成分是原始变量的线性组合，并且它们是按照方差大

JVM的组成JVM（JavaVirtualMachine）是Java的核心组件，负责执行Java字节码程序。以下是JVM的主要组成部分：1.类加载子系统（ClassLoaderSubsystem）作用：负责加载.class文件到JVM，将其转换为JVM能识别的内部数据结构。组成：BootstrapClassLoader（引导类加载器）：加载JDK

首先我们来想一想斐波那契数列，用递归实现？很显然，函数f(i)f(i)

卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计动态系统状态的递归算法，尤其适用于含有噪声的线性系统。它在时间序列数据的噪声抑制、状态估计、轨迹跟踪等领域非常常用，如自动控制、信号处理、导航系统等。卡尔曼滤波通过预测和更新两个步骤来递归地估计系统的状态，并根据噪声和测

函数求导方差&协方差矩阵基本概念方差（Variance）衡量的是单个随机变量的变化(比如一个人在群体中的身高)，概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。标准差（StandardDeviation）是方差的算术平方根，用σ表示。标准差能反映一个数据集的离散程度。协方

一引言在展开数据分析工作是，我们经常会面临两种困境，一种是原始数据中特征属性太少，“巧妇难为无米之炊”，很难挖掘出潜在的规律，对于这种情况，我们只能在收集这一环节上多下功夫；另一种困境刚好相反，那就是特征属性太多，这真是一种幸福得烦恼，因为特征属性多就意味着信息量大，可挖

降维算法0基础小白也能懂(附代码)原文链接啥是降维算法在互联网大数据场景下，我们经常需要面对高维数据，在对这些数据做分析和可视化的时候，我们通常会面对「高维」这个障碍。在数据挖掘和建模的过程中，高维数据也同样带来大的计算量，占据更多的资源，而且许多变量之间可能存在相关性

卡尔曼滤波卡尔曼滤波（KalmanFilter）是一种用于估计系统状态的数学算法，不是类似于高通、低通滤波器那样的频域滤波。卡尔曼滤波基于线性动态系统的假设，它将系统的状态表示为均值和协方差矩阵，通过递归地更新和预测这些值来实现对系统状态的估计。卡尔曼滤波有两个主要的步