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    【Scikit-Learn 中文文档】协方差估计 经验协方差 收敛协方差 稀疏逆协方差 Robust 协方差估计 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

    sklearn.covariance 方法的目的是 提供一个能在各种设置下准确估计总体协方差矩阵的工具。 我们假设观察是独立的,相同分布的 (i.i.d.)。 2.7....在 scikit-learn 中,该变换(具有用户定义的收缩系数) 可以直接应用于使用 shrunk_covariance 方法预先计算协方差。...因此,应该使用更好的协方差估计(robust covariance estimators)来估算其真实数据集的协方差。...sklearn.covariance 包实现了 robust estimator of covariance, 即 Minimum Covariance Determinant [3] 。...最小协方差决定 最小协方差决定(Minimum Covariance Determinant)估计器是 由 P.J.

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    【kalman filter】卡尔曼滤波器与python实现

    = damping initial_value_guess = observations[0] transition_matrix = 1 transition_covariance...=observation_covariance, observation_covariance=observation_covariance, transition_covariance...,初始值并不是第一个观测值,而是由一个正态分布中随机采样出来的一个值,这个正态分布就是以initial_state_mean为均值,以initial_state_covariance为方差的; observation_covariance...这个可以相当于观测偏差; transition_covariance这个就是预测偏差; transition_matrices就是上面公式中的大写字母A,为1。...运行结果 从上面的那个函数中,可以看到transition_covariance是0.1,也就是预测偏差时0.1,所以假设观测偏差很小,那么可以想象,滤波器后的结果应该与观测值非常接近,这里选取观测偏差为

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