克鲁斯卡尔算法

最小生成树算法中，克鲁斯卡尔算法是一种经典选择。详细解释了算法原理，并结合《算法导论》第二版的示例进行了实际演示，结果与书中一致。

朴素贝叶斯算法是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它基于贝叶斯定理，假设特征属性之间相互独立。朴素贝叶斯算法易于实现且计算效率高，适用于大数据集的分类任务。

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。其核心假设是特征之间相互独立。 工作原理: 计算先验概率: 基于训练数据计算每个类别出现的概率。 计算似然概率: 针对每个特征，计算其在每个类别中出现的概率。 应用贝叶斯定理: 利用先验概率和似然概率，计算给定特征向量下样本属于每个类别的后验概率。 选择最大概率类别: 将后验概率最大的类别作为预测结果。 优点: 易于理解和实现 计算效率高 对于小规模数据集和高维数据表现良好 缺点: 特征独立性假设在现实中往往不成立 应用场景: 文本分类 垃圾邮件过滤 情感分析

注意：这是Roger Labbe存储库的克隆，详细信息请参见（commit＃e84f8018366438c87189ccad40a56bf506f81ffc）。项目似乎已被作者放弃，不再接受PR或讨论问题。包含卡尔曼和贝叶斯滤波器的介绍性文字，所有代码均使用Python编写，书籍本身采用Jupyter Notebook编写，支持在浏览器中运行和修改代码。

本教程介绍了Python编写的卡尔曼和贝叶斯过滤器的基本概念及其在状态估计中的应用。教程使用Jupyter Notebook编写，便于在浏览器中运行和修改代码，适合希望深入了解这些概念的学习者。

卡尔曼滤波算法的核心，是把预测和观测这两件事儿巧妙结合，适合那种数据有点噪但又不至于乱成一锅粥的场景。状态预测、协方差更新这些公式，乍一看挺数学，但配合具体例子，比如追踪房间温度，理解起来就简单多了。线性系统的状态预测靠的是前一时刻的数据再加上点控制输入，像X(k|k-1) = A X(k-1|k-1) + B U(k)这种公式，写起来顺手，看着也不累。协方差预测那一步，更新了不确定性的判断，用的是P(k|k-1) = A P(k-1|k-1) A' + Q，其实也就考虑了点过程噪声。观测更新挺关键的一步，比如你测了个温度值，得结合预测值来算当前估计嘛。核心就在X(k|k) = X(k|k-1

这篇学术文章介绍了使用Matlab编写的卡尔曼滤波代码。

安装最新版本的Arduino并打开首选项窗口。在其他板管理器网址字段中输入https://rawgit.com/entropia/gpn17-badge/master/arduino/package_gpnbadge_index.json。从菜单中选择Boards Manager并安装GPN徽章平台。在每个草图中添加#include \"rboot.h\"以启用multirom功能。确保在POR时通过拉高GPIO16进行GPIO引导。

介绍卡尔曼滤波算法的基本原理和实际应用，附带Matlab源码示例。

采用Matlab仿真实现的基于卡尔曼滤波的雷达跟踪算法。