归去_来兮

摘要： 卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种高效的递归数学算法，用于从包含噪声的观测数据中动态估计系统的状态。它广泛应用于信号处理、导航、控制系统、机器人等领域。其核心思想是通过结合预测（系统模型）和更新（观测数据）来最小化估计误差的协方差。 一、状态空间模型 系统由 “状态方程” 和 “观测方程 阅读全文

摘要： 损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，其值越小表示模型性能越好。不同的任务（如分类、回归、生成等）需要选择不同的损失函数。 一、分类任务损失函数 1. 交叉熵损失（Cross-Entropy Loss） （1）二分类（Binary Cr 阅读全文