我正在尝试理解卡尔曼滤波器的最佳性。根据维基百科的说法:“从理论上我们知道,卡尔曼滤波器在以下情况下是最优的: a)模型与真实系统完美匹配,b)输入噪声是白色的,c)噪声的协方差是确切已知的。”但是这种最佳性意味着什么,我如何测试它呢?
我在卡尔曼滤波器上找到了学生daves的例子,并开始测试它。我通过改变卡尔曼滤波器估计的噪声参数来做到这一点。我通过取估计误差的均方根对结果进行排序,并期望在噪声方差与真实噪声参数匹配时获得最佳结果。我错了。为什么会这样呢?
下面是我在测试中使用的matlab代码(从Student Daves示例修改而来)
% written by StudentDave
%
嗨,我是Matlab的新手,我很难理解均方误差背后的逻辑。我已经得到了一个信号,我可以生成它并计算出信号的SNR,有没有办法找到原始信号和SNR信号之间的均方误差?
% Number of Samples.
n = 1:512;
% Given Signal
signal = exp(-5*(n-250).^2/100000).*cos(pi*(n-250)/6);
% Range of SNR
Snr = 30:-5:-10
% Calculate and display MSE between the original signal and noisy signal
?
我试图在多个位置的SENet网络中间包括VGG16模块,然后使用Imagenette数据集对模型进行训练。然而,我得到了0的准确性。我只是一个初学者,可以帮助我解决这个问题。
我定义了senet块,然后嵌入到多个位置,创建了数据集,并且只使用其中的一部分来减少训练时间,最后将模型与训练和测试数据相匹配。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 as Model
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_i
我使用Matlab分析了一些数据,因为我需要曲线拟合,我从文档中编写了以下代码:
% I is 14 points vector that change its value in a loop
y =0:13;
[p,S] = polyfit(I,y,1);
[fx, delta] = polyval(p,I,S);
plot(y,I,'+',fx,I,'-');
我得到的是:
我的问题是,如何评估这个‘拟合’,我的意思是它有多好,我如何才能得到这条线的斜率?
更新
在Rafaeli的回答之后,我很难理解结果,因为fx是考虑'I‘的y的拟合曲
我在MATLAB中使用LIBSVM SVR进行预测。svmtrain的输出应该是一个模型,在这种情况下,应该是一个结构。但有时它只返回一个值。谁能告诉我那是什么意思吗。下面是一个这样的数据,它为我返回了一个单独的输出值(7.586428304542136e-05)
Input X training instance matrix is
[0.416804048175116;0.725969684480469;0.727160324220360;0.566114850941063;0.718127490039841;0.646792141777717;0.642830974950772;0.74
我在一个小数据集中测试一个ML模型
data = pd.read_csv("house.csv")
x=data.iloc[:,0:3]
y=data["price"]
sd=preprocessing.scale(x)
#print(sd)
#print(data.head())
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
model = Sequential()
model.add(Dense(1,