卡尔曼滤波（kalman）相关理论以及与HMM、最小二乘法关系

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卡尔曼滤波（kalman）相关理论以及与HMM、最小二乘法关系

一.什么是卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中,通常会用到Kalman滤波来形成航迹,以前没有学过机器学习相关知识,学习Kalman时,总感觉公式看完就忘,而且很多东西云里雾里并不能深入理解,最后也就直接套那几个递推公式了.通过上一篇CRF,我们可以顺便回顾一下HMM,事实上,这几种算法和Kalman之间是有联系的,这个联系,据说是在PRML这本书的第13章里讲的线性动态系统(LDS)讲的,有机会一定好好拜读一下!那么什么是Kalman滤波呢? 首先,简单的理解就是:对于一个目标,它会具有一定的速度,如…

大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据，t+1时刻的数据特点和t时刻强相关，因此用HMM或者CRF来做检测是必然！和一个句子的分词算法CRF没有区别！

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n…

Deep Learning中的Large Batch Training相关理论与实践

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好…

整理CSS引发的相关理论的梳理

写在前面因为原先项目中的CSS样式乱得不行,所以领导决定要花大时间整理一下样式,也为了后续维护起来方便.其实也苦了自己,想想也是一件多烦的事情,烦的原因并非是说这件事情做起来没有意义,而是觉得这样的事情不需要任何技术含量,按照定下来的一套准则然后ctrl+c和ctrl+v就可以了. 如果真这样想,那还真是大错特错了.拿个很简单的比喻来说吧,同样是手机,有些手机一两百却没有人要,而苹果那么贵还是有那么多人争先恐后的跑去买.原因在哪? 把平凡简单的事情做到最好才是最重要的. 为了把项目的样式整理好…

关于卡尔曼滤波(Kalman Filter)的很好讲解

http://bilgin.esme.org/BitsAndBytes/KalmanFilterforDummies C#代码: double[] Data = new double[] { 0.39, 0.50, 0.48, 0.29, 0.25, 0.32, 0.34, 0.48, 0.41, 0.45 }; private void kalman() { sb = new StringBuilder(); ;j<;j++) ; i < Data.Length; i++) { double…

Angularjs相关理论

1.AngularJS的工作流程: (1)浏览器载入HTML,然后把它解析成DOM (2)浏览器载入angularjs脚本 (3)AngularJS等到DOMContentLoaded事件触发 (4)AngularJS寻找ng-app指令,这个指令指示了应用的边界 (5)使用ng-app中指定的模块来配置注入器($injector) (6)注入器($injector)是用来创建“编译服务(compile service)”和“根作用域($rootScope)”的. (7)编译服务是用来编译DOM…