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粒子滤波器的Matlab实现
前言 粒子滤波器相较于卡尔曼滤波器或者UKF无迹卡尔曼滤波器而言 可以表达强非线性的变换且无需假设后验分布为高斯分布 在描述多峰分布时具有非常大的优势 粒子滤波器被广泛的应用于机器人系统中 如著名的Gmapping算法便是在粒子滤波器的基础
状态估计
机器人
粒子滤波器
算法原理
matlab实现
多项式回归的matlab实现
一次函数的线性回归 首先我们回顾一下当回归函数为一次函数的情况 存在训练样本矩阵 X 该矩阵大小为m n 其中m为样本数量 n为特征数量 此时回归方程为 其中为系数向量 此时代价函数为 当代价函数取得最小值时 为最优解 对进行求导得到
机器学习
多项式回归
matlab实现