统计领域经典书籍，贝叶斯数据分析（英文原版），第三版
上传时间： 2018-10-23
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《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
上传用户：wenxiuyu
介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及TensorFlow和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化学习或半监督学习。本书在简明扼要地阐明基本原理的基础上，侧重于介绍如何在Python环境下使用机器学习方法库，并通过大量实例清晰形象的展示了不同场景下机器学习方法的应用。
上传时间： 2021-10-21
上传用户：d1997wayne
《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
标签： 机器人
上传时间： 2022-05-23
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《雷达数据处理及应用（第2版）》是关于雷达数据处理理论及应用的一部专著，是作者们对国内外近年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。全书由17章组成，主要内容有：雷达数据处理概述（包括研究目的、意义、历史和现状等），参数估计与线性滤波方法，非线性滤波方法，量测数据预处理技术，多目标跟踪中的航迹起始，极大似然类多目标数据互联方法，贝叶斯类多目标数据互联方法，机动目标跟踪，群目标跟踪，多目标跟踪终结理论与航迹管理，无源雷达数据处理，脉冲多普勒和相控阵雷达数据处理，雷达组网数据处理，雷达数据处理性能评估，雷达数据处理仿真技术，雷达数据处理的实际应用，以及关于雷达数据处理理论的回顾、建议与展望。《雷达数据处理及应用(第2版)》可供从事信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考。
上传时间： 2022-06-26
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针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模 型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫 网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定 位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数 (RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不 同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.
上传时间： 2016-11-21
上传用户：远远ssad
模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。
上传时间： 2015-04-14
上传用户：yzy6007
matlab编程环境下，处理体表心脏电信号，包括消除基线漂移，贝叶思滤波。模拟实际的成人心脏电信号等
上传时间： 2014-12-07
上传用户：mpquest
StandBayeMail，运用贝叶斯方法对邮件进行过滤的客户端程序，用java编写
标签： StandBayeMail
上传时间： 2017-03-23
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