扩展卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器（KF）的扩展，专门用于处理非线性系统的状态估计问题。当系统模型或观测模型存在非线性时，标准卡尔曼滤波器不再适用，而 EKF 通过线性化近似来解决这一问题。本篇文章是建立在已经知晓 标
卡尔曼滤波算法 是一种用于状态估计的算法，核心思想是通过预测和更新两个步骤，融合 “理论模型的预测结果” 和 “实际测量的结果”，得到比单独使用两者更准确的状态估计。 一、为什么需要卡尔曼滤波算法？ 举一个生活中的
博主不得不考雅思， 所以开始雅思的突击学习， 现在来介绍一下雅思小作文的题型，雅思小作文一般要分为三个部分写， Introduction 介绍核心的信息， 比如说这是个什么图片， 他是关于什么的。就是把题目重新描述
在机器学习项目中，面对模型表现不佳时，需系统化判断优化方向（如增加数据、调整模型复杂度等），避免盲目尝试。本篇博客的主要目的就是介绍常见的有关于模型评估和模型优化的方法。 一、模型评估 1.通过交叉验证集评估 我们
神经网络是一种受生物大脑神经元连接方式启发的 机器学习模型，核心功能是通过多层非线性变换从数据中学习规律，实现预测、分类、模式识别等任务。 一、核心组成单元 1. 神经元(Neuron) 神经网络的基本计算单元，接
matplotlib.pyplot Python 中一个常用的绘图库 matplotlib 子模块，它提供了一个类似 MATLAB 的绘图接口，用于快速生成各种图表。通常来说是与 numpy 结合使用， 现在让我们
本文没有具体的代码实现， 具体的代码实现见https://github.com/Anarkenker/Algorithm.git 传统的机器学习算法主要分为三种类型 监督学习 无监督学习 半监督学习 这篇文章我们所