现在我正在尝试实现一个粒子过滤器。我得到了一张挂在墙上的地图，我试图在这张地图上定位一个机器人。基于粒子滤波的方法，我初始化1000个随机粒子，在每一步中，我按照一定的运动指令移动这1000个粒子，即一个角度-里程对。在移动之后，我计算测量的可能性与感知到墙的距离相比较，然后根据它们的可能性对粒子进行重新采样。我认为这是粒子滤波的基本过程。现在让我困惑的是，我应该如何处理一些粒子在前进时撞到墙上的情况？
浏览 10提问于2014-09-21得票数 0
利用卡尔曼滤波技术对连续离散非线性随机动力系统的参数进行估计.
我将使用ODE中的Julia ()，自己实现扩展卡尔曼滤波器来计算逻辑似然。ODE是用Julia编写的，ForwardDiff支持本地Julia函数的区分，包括嵌套的区分，这也是我需要的，因为我想在EKF实现中使用ForwardDiff。ForwardDiff会像我描述的逻辑似然那样处理这样一个综合性函数的微分吗？
浏览 2提问于2018-03-15得票数 0
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我试图了解线性回归的auto.arima()和lm()是如何工作的。If am xreg term is included, a linear regression (with a constantwith an ARMA m
浏览 3提问于2015-12-09得票数 4
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我在c中使用opencv-2.4.3，我被面部跟踪部分卡住了，我想使用粒子滤镜进行跟踪，我在opencv-2.1版本中得到了它，但新的opencv版本似乎没有这个滤镜，或者名称可能会不同，有谁使用过opencv-2.4.3，可以告诉我如何在opencv-2.4.3中使用粒子(凝聚)滤镜
浏览 4提问于2013-02-06得票数 3
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在R^2、p等的输出中也存在“对数似然”.在文档中，这被描述为“拟合模型的似然函数的值”。我看了一下源代码，并不真正理解它在做什么。阅读更多关于似然函数，我仍然有非常模糊的想法，这个‘对数-似然’值可能意味着什么，或被用来。所以有几个问题：
浏览 1提问于2014-10-23得票数 2
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方法scipy.stats.rv_continuous.fit找到使对数似然函数最大化的参数，该对数似然函数由输入数据和分布rv_continuous的规格确定。scipy.stats.rv_continuous.fit的文档没有解释对数似然函数是如何生成的，我想知道是如何生成的。我需要它，这样我就可以在fit估计的参数(即最大值)下计算对数似然的值。
浏览 27提问于2020-01-23得票数 1
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.,10及其标准差kSE(i) (由mlecov输出的渐近协方差矩阵的对角线元素的平方根)的最大似然估计。对于最大似然估计，我将负日志可能性最小化：我还给出了负对数似然L(k(1),...mlecov函数对Hessian函数进行Cholesky分解，给出了带有cond(R)=52.38的上三角矩阵R .
浏览 0提问于2017-02-22得票数 1
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我在R中用glm函数发展了一个二项logistic回归，我需要三种输出，即对数似然(无系数)、对数似然(仅常数)、对数似然(最优)。
我需要哪些功能或包来获得这些输出？
浏览 2提问于2021-04-27得票数 0
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我正在使用最大似然估计程序，通过使用对数似然函数，并对每个对数进行微分，对数似然方程是非线性的，我必须使用牛顿Rhapson迭代method.How，我可以使用R或任何其他编程语言吗？
浏览 3提问于2010-08-03得票数 2
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多元正态分布拟合数据集
、、、、
观测误差向量e(t)的似然p(t)由N at e(t) (类似于基于卡尔曼滤波的动态预测模型5用于新颖性检测的归一化新息平方(NIS) )给出。利用vN1点的误差向量，利用最大似然估计估计参数μ和Σ。
-多元高斯分布拟合到验证集上的误差向量。Y (t)是应用多元高斯分布N=N(，±)后，误差向量e (t)的概率。采用最大似然估计方法对vN中的点进行参数估计和Σ选择。
它们来自两篇不同的文章，但描述的是相同的东西。
浏览 8提问于2021-04-26得票数 2
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好的，对于在不同机器学习算法的上下文中定义似然函数的方法，我有很多困惑。在这个讨论的背景下，我会参考吴家祥229的讲稿。
这是我迄今为止的理解。根据我的理解，Bayes定理的形式是:p(参数点)=p(参数)，p(参数)，/p(数据)，其中似然函数是p，后验是p，先验是p(参数)。在线性回归的背景下，我们得到了一个似然函数:p(y_x；w)，其中y是目标值的向量，X是设计矩阵。根据我们如何定义上面的似
浏览 3提问于2015-06-04得票数 0
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在求解自回归模型的对数似然表达式时，我跨越了在幻灯片9 下给出的方差协方差矩阵。现在，为了使用为了使似然函数表达式最大化，我需要表示方差协方差矩阵出现的似然函数。
浏览 4提问于2014-11-21得票数 0
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在这里，他提到了如何建立一个粒子过滤器来跟踪一个移动的xy机器人，基于方向θ和向前移动。在执行过程中，他做了以下工作：1.
浏览 6提问于2015-09-21得票数 3
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在关于第五章的深度学习书的在线版本中，似然函数的估计量定义为：这是个体概率的乘积。在获取日志后，它到达日志似然函数(Eq.1)：然后，通过将其除以m，获得一个表示为期望值的版本(Eq.2)，从而重新标定上述内容：好的。但不是Eq.1
在相同的Wiki页面中，似然定义如下所示，它不同于书本中的似然函数定义。在这里，Q(模型)的概率已经提高到了发生的次数；然后在取日志时，将它看作期望值
浏览 0提问于2020-12-19得票数 3
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我正在做MLE，我想优化我的逻辑似然函数。我使用的代码是：
->我有yObs和yPred，但我很困惑，我应该如何将yObs和yPred包含在我的似然函数中，就像这里所做的那样：
我的似然函数只有x作为sample space和two unknown parameter
浏览 1提问于2017-06-01得票数 0
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在R.中，我使用来自nnet包的multinom()函数运行多项式logistic回归，不包括p值计算和t统计计算。我找到了一种计算p值的方法，使用来自的两个尾z检验。然而，似然比检验是检验逻辑回归拟合优度的较好方法。由于对似然函数的不完全理解，我不知道如何编写计算每个系数的似然比统计量的代码。如何使用multinom()函数的输出来计算每个系数的似然比统计量？
浏览 5提问于2014-04-11得票数 5
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在R中，我试图得到极大似然估计的蒙特卡罗均方误差，我可以为MLE编写一次重复的计算，但我需要多次重复蒙特卡罗计算。我该怎么用R写这个？set.seed(101)然后利用似然函数计算了两个参数mu和sigma的最大似然函数。hessian = TRUE, control = list(fnscale
浏览 11提问于2022-11-09得票数 1
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