前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

(转载请注明作者和出处 楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略. 预测控制算法的三要素:内部(预测)模型.参考轨迹.控制算法.现在一般则更清楚地表述为内部(预测)模型.滚动优化.反馈控制. 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入.输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好.鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性.

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

(1).一元线性回归:数学模型定义      模型参数估计   检验.预测及控制 1.回归模型:   可线性化的一元非线性回归    (2).多元线性回归:数学模型定义 模型参数估计 多元线性回归中检验与预测 逐步回归分析 希腊字母表:α 阿尔法, β 贝塔, γ 伽玛,δ 德尔塔, ε 伊普西隆, ζ 泽塔, η 伊塔, θ 西塔, ι 约塔, κ 卡帕, λ 兰姆达,μ 米欧 ,ν 纽,     ξ 克西, ο 欧米克隆, π 派, ρ 柔 ,σ 西格玛, τ 陶 ,υ 玉普西隆, φ 弗爱

1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——>  H(z)   ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

由于需要在一个Android项目中使用神经网络,而经过测试发现几个Github上开源项目的训练效果就是不如Matlab的工具箱好,所以就想在Android上使用Matlab神经网络代码(可是...) 这个问题大概处理了两天,原本预计5个小时的... 过程遇到了诸多一手坑以及看到相关资料的对新手不友好,所以就把过程记录下来希望能给后来者一些帮助 这个教程从0开始讲如何在Android App中使用Matlab的神经网络代码 整个过程大概可以分成这么几步: 首先你要在Matlab中写一个完整的神经网

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读.   内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模

1 HMM基本概念1.1 定义1.2 观测序列生成过程1.3 HMM的三个问题2 概率计算算法2.1 直接计算算法2.2 前向算法forward algorithm2.3 后向算法2.4 一些概率与期望值的计算3 学习算法3.1 监督学习3.2 非监督学习--Baum-Welch算法3.3 Baum-Welch模型参数估计公式4 预测算法4.1 近似算法4.2 维特比算法Viterbi algorithm 隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)是可用于标注问题的统计学习

在之前的文章<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件.但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方.如果不考虑模型的适用情况,就只会得到错误的模型.下面来看一下,使用最小二乘回归模型需要满足哪些假设,以及如果不满足这些假设条件会产生怎样的后果. 最小二乘回归模型的5个基本假设: 自变量(X)和因变量(y)线性相关 自变量(X)之间相互独立 误差项(ε)之间相互独立 误差项(ε)呈正态分布,期

隐马尔可夫模型求解三大问题实例剖析 HMM 模型如图所示: 一.隐马尔可夫模型定义 隐马尔可夫模型由初始概率分布.状态转移概率分布以及观测概率分布确定. 设 Q(图中的q)是所有可能的状态的集合,V(图中的O) 是所有可能的观测的集合. 其中,N为可能状态数,M为可能的观测数. I是长度为T的隐藏状态序列,O是对应的观测序列. 以下三个参数(A.B.π): A是状态转移概率矩阵: 其中, 表示在时刻t处于状态qi的条件下在时刻t+1转移到状态qj的概率. B是观测概率矩阵: 其中, 表示在时刻t

这里接着学习笔记一中的问题2,说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑,开始编写一直不对(编程还不熟练hh),后面在纸上仔细推了一遍,由特例慢慢改写才运行成功,所以代码里面好多处都有print. 笔记一中对于问题1(概率计算问题)采用了前向或后向算法,根据前向和后向算法可以得到一些后面要用到的概率与期望值. 一.问题2 学习问题  已知观测序列,估计模型参数,使得在该模型下观测序列概率最大 隐马尔可夫模型的学习,根据训练数据除包括观测序列O外是否包括了对应的状态序列 I 分

万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法  2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型的预测算法  隐马尔科夫模型其实有很多重要的应用比如说:语音识别.自然语言处理.生物信息.模式识别等等 同样先说一下什么是马尔科夫,这个名字感觉就像高斯一样,无时无刻的渗透在你的生活中,这里给出马尔科夫链的相关解释供参考: 马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程,是具有马尔科夫性质的随机变量的一个数

隐马尔可夫模型HMM的探究 1 HMM基本概念1.1 定义1.2 观测序列生成过程1.3 HMM的三个问题2 概率计算算法2.1 直接计算算法2.2 前向算法forward algorithm2.3 后向算法2.4 一些概率与期望值的计算3 学习算法3.1 监督学习3.2 非监督学习——Baum-Welch算法3.3 Baum-Welch模型参数估计公式4 预测算法4.1 近似算法4.2 维特比算法Viterbi algorithm 隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM

隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结. 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别.自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题). 如果考虑t时刻数据依赖于0到t-1时间段的所有数

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod

一.实验目的 1. 掌握各数学模型之间的转换与数学模型的参数获取,掌握相关MATLAB命令 2. 掌握欧拉法和RK法的递推公式 3. 掌握欧拉法和RK法的MATLAB算法实现 二.实验内容 1. 分别用欧拉法和四阶龙格-库塔法求解如下系统: (1) R=4KΩ, C=1µF, L=1H, 仿真时间: 0.03s (2) R=280Ω, C=8µF, L=2H,仿真时间: 0.1s 两组参数下电路的单位阶跃响应. (初始条件均为零). 2. 熟悉并理解掌握MATLAB模型转换以及参数提取指令(针对

http://wenku.baidu.com/view/53c3331a6bd97f192279e9c9.html HSI与RGB的Matlab实现. http://wenku.baidu.com/view/eeab7e44b307e87101f69689.html HSI与RGB原理公式介绍. 基于特征提取的手势识别技术研究  程小鹏  <武汉理工大学> 2012年 研究静态手势识别,主要通过对目标手势进行建模分析得到可能有效的特征参数,然后分析基于轮廓图像的特征参数的提取方法,最后通过基于

代码下载地址: 1.Matlab版本:http://pan.baidu.com/s/1eQIzj3c.进入目录后,请自行定位到该博客的源代码与数据的目录“