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查询Tags标签： hat，共有 78条记录-
回归分析06：回归参数的估计(4)
目录Chapter 6：回归参数的估计(4)3.8 岭估计3.8.1 岭估计的定义和性质3.8.2 岭参数的选择方法3.8.3 岭估计的几何意义3.9 主成分估计3.9.1 主成分估计的过程3.9.2 主成分估计的性质 Chapter 6：回归参数的估计(4) 3.8 岭估计 3.8.1 岭估计的定义和性质 当自变量之间具有多…
2021/12/8 6:20:40 人评论 次浏览 -
回归分析06：回归参数的估计(4)
目录Chapter 6：回归参数的估计(4)3.8 岭估计3.8.1 岭估计的定义和性质3.8.2 岭参数的选择方法3.8.3 岭估计的几何意义3.9 主成分估计3.9.1 主成分估计的过程3.9.2 主成分估计的性质 Chapter 6：回归参数的估计(4) 3.8 岭估计 3.8.1 岭估计的定义和性质 当自变量之间具有多…
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机器学习（第三章）3.3对数几率回归
机器学习（第三章）3.3对数几率回归 1、对数几率回归的机器学习三要素 1.模型：根据具体问题，确定假设空间——此篇为线性模型，输出值范围为[0,1]，为近似阶跃的单调可微函数； 2.策略：根据评价标准，确定选取最优模型的策略（通常会产生一个“损失函数”）——此篇由最…
2021/11/22 23:40:42 人评论 次浏览 -
机器学习（第三章）3.3对数几率回归
机器学习（第三章）3.3对数几率回归 1、对数几率回归的机器学习三要素 1.模型：根据具体问题，确定假设空间——此篇为线性模型，输出值范围为[0,1]，为近似阶跃的单调可微函数； 2.策略：根据评价标准，确定选取最优模型的策略（通常会产生一个“损失函数”）——此篇由最…
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Python+SVM
# !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # SVM算法 支持向量机 from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colorsfrom sklearn.datasets i…
2021/11/11 22:18:47 人评论 次浏览 -
Python+SVM
# !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # SVM算法 支持向量机 from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib import colorsfrom sklearn.datasets i…
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给图片中的人脸添加特效（帽子）
给图片中的人脸添加特效（帽子） 人脸特效流程和原理拆解 1数据准备 首先要准备帽子和人脸照片，加载到项目的目录中 2人脸检测 首先调用OpenCV中的库函数对照片进行人脸检测，得到人脸矩形的各参数值，从而可以得到帽子要加在什么位置上去，由于人脸照片和帽子照片的大小…
2021/10/25 6:12:13 人评论 次浏览 -
给图片中的人脸添加特效（帽子）
给图片中的人脸添加特效（帽子） 人脸特效流程和原理拆解 1数据准备 首先要准备帽子和人脸照片，加载到项目的目录中 2人脸检测 首先调用OpenCV中的库函数对照片进行人脸检测，得到人脸矩形的各参数值，从而可以得到帽子要加在什么位置上去，由于人脸照片和帽子照片的大小…
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递归最小二乘估计
@[TOC](递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation)) 递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation) 随着测量次数增加，最小二乘计算量计算量会快速增加，递归最小二乘给出了在线实时计算的递推方程。 矩阵的迹 可参考链接 导数性质 ∂Tr(AXT)∂X=A\b…
2021/10/18 23:42:39 人评论 次浏览 -
递归最小二乘估计
@[TOC](递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation)) 递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation) 随着测量次数增加，最小二乘计算量计算量会快速增加，递归最小二乘给出了在线实时计算的递推方程。 矩阵的迹 可参考链接 导数性质 ∂Tr(AXT)∂X=A\b…
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经典语音降噪方法-谱减法
谱减法 一、引言二、简单谱减法 2.1 谱减法使用场景 2.2 简单谱减法基本思想 2.3 简单谱减法数学模型 2.4 简单谱减法结果展示 三、经典语音增强方法-过减法 3.1 简单谱减法的缺点 3.2 改进后的谱减法-->过减法 3.2 过减法数学公式 3.3 过减法…
2021/9/24 23:15:54 人评论 次浏览 -
经典语音降噪方法-谱减法
谱减法 一、引言二、简单谱减法 2.1 谱减法使用场景 2.2 简单谱减法基本思想 2.3 简单谱减法数学模型 2.4 简单谱减法结果展示 三、经典语音增强方法-过减法 3.1 简单谱减法的缺点 3.2 改进后的谱减法-->过减法 3.2 过减法数学公式 3.3 过减法…
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变分模态分解（VMD）运算步骤及源码解读
1. 简述 VMD的目标是将实值输入信号fff分解为离散数量的子信号(模态) uku_kuk 。我们先假设每个模态在一个中心频率ωk\omega_kωk周围是紧密的，也就是说这个模态包含的频率分量都在ωk\omega_kωk附近，而ωk\omega_kωk是随着分解来确定。 为了评估一个模态的带…
2021/9/5 17:06:49 人评论 次浏览 -
变分模态分解（VMD）运算步骤及源码解读
1. 简述 VMD的目标是将实值输入信号fff分解为离散数量的子信号(模态) uku_kuk 。我们先假设每个模态在一个中心频率ωk\omega_kωk周围是紧密的，也就是说这个模态包含的频率分量都在ωk\omega_kωk附近，而ωk\omega_kωk是随着分解来确定。 为了评估一个模态的带…
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卫星轨道的估计问题(Matlab)(二):扩展卡尔曼滤波(EKF)对新问题的尝试
前言 在前面的问题中我们已经考虑到了用微分方程来描述卫星运动轨迹的方法:r=rθ˙2−GMr−2θ=−2r−1r˙θ˙\ddot r = r\dot \theta^2-GMr^{-2}\\\ddot{\theta}=-2r^{-1}\dot r\dot \thetar=rθ˙2−GMr−2θ=−2r−1r˙θ˙当其运动的参数为:x=[r,r˙,θ,θ˙]Tx=[r,\…
2021/8/25 6:10:38 人评论 次浏览
