针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

本书是关于概率论和随机过程的经典教材，为许多国外论文所引用，也是浙江大学信息与通信工程专业考博的参考教材。这本书是第3版，虽然第4版已出版，但从网上读者的反馈来看还不如第三版，而且翻译得不令人满意（查看评论），所以相比之下，这本英文第3版更显得弥足珍贵，希望对大家学习有帮助。 这本书的格式是“DjVu”，大家用google搜索一下“WinDjView”就可以找到对应的阅读工具。我曾试着把它转换为PDF，但是转换后的文件都非常大，所以还是保留了它原来的格式。

贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测，bayes-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

GMT 0005-2021 随机性检测规范.pdf

贝叶斯决策 学习了一个学期的模式识别课程，老师讲的很好，深入浅出，无奈我脑子不够用没有理解到其中精髓，现在整理了一下听课笔记，以备以后需要时翻阅。这篇文章记录的是贝叶斯决策，其中包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论。 关于先验和后验 关于什么是先验概率和后验概率， 余生最年轻在他的博客里解释的很好。先验(Priori )概率直观上理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。比如抛硬币，我们都认为正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率，在抛硬币前，我们只有常识。这个时候事情还没发生，我们进行概率判断。所谓的先验概率是对事情发生可能性猜测的数学表示。 后验(Posteriori)概率直观上理解是事情已经发生了，事情发生可能有很多原因，判断事情发生时由哪个原因引起的概率。

我们证明任何非相对论的经典系统都必须服从与该系统的Schrödinger方程完全相同的统计波动方程，包括通常的“规范量化”和哈密顿算子，前提是未知常数设置为。 我们展示了为什么两个方程必须具有完全相同的解集，从而这种经典的统计理论（CST）和非相对论量子力学可能仅在对相同定量结果的解释上有所不同。 我们确定了一些不同的解释。 我们表明结果还暗示了非相对论的拉格朗日经典力学和相关的牛顿运动定律。 我们证明，将CST应用于非相对论的刚性旋转器会产生自旋角动量算符，该算符符合量子换向规则，并允许整数和半奇数自旋。 我们还注意到，应用于相同质量粒子系统的CST在数学上等效于这些粒子的非相对论量子场论。

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er菜（Amaranthus palmeri S.Wats。）入侵对全美国的棉花（Gossypium hirsutum L.）生产系统造成了负面影响。 这项研究的目的是评估冠层高光谱窄带数据作为随机森林机器学习算法的输入，以区分棉花中的distinguish菜。 该研究着重于将Palmer mar菜与棉花的近等基因系（铜，绿和黄叶）区分开来。 使用分光辐射计在两个不同的日期（2016年12月12日和2017年5月14日）获取Palmer mar菜和棉花冠层的高光谱反射率测量。数据是从温室中种植的植物中收集的。 将光谱数据汇总到提议用于研究植被和农作物的24个高光谱窄带。 这些带由随机森林（cforest）的条件推断版本进行了测试，以区分Palmer mar菜和棉花。 分类为二进制：Palmer mar菜和棉青铜，Palmer mar菜和棉绿，Palmer mar菜和棉黄。 分类准确性已通过总体，用户和生产者的准确性进行验证。 对于这两个日期的总和，总体准确性介于77.8％至88.9％之间。 相对于棉黄色分类，Palmer mar菜红的整体准确性最高（2016年12月12日为88.9％;

通过程序语言编程与ANSYS软件将Delaunay三角剖分算法拓展到三维空间,并结合Delaunay三角剖分图与voronoi图的几何对偶关系建立了混凝土的三维随机骨料模型。应用LS-DYNA软件对文献中混凝土板的侵彻试验进行了模拟比较,模拟结果与实验值基本一致,验证了模型的有效性。利用该有效模型分析了弹体在穿透混凝土靶板过程中,混凝土骨料的平均直径与体积分数对弹体偏转角及剩余速度的影响。结果表明,相对于骨料所占体积比,骨料平均直径与弹体直径之比对弹体的偏转影响更大,当比值大约增大到2.5时,偏转角不再增大;弹体直径一定时,弹体剩余速度随着骨料直径的增大而减小,随着骨料体积比的增大而减小。

机器学习--贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录