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  • 关系式法的优点和缺点
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    2019-11-19 16:31:50

    什么是产生式知识表示?给出这种表示方法的有缺点?

    早期产生式知识表示是一种计算形式体系里所使用的术语,主要是使用类似文法的规则,对符号串做替换运算。一般用三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)产生式的基本形式:P→Q或者IF P THEN Q ,P是产生式的前提,也称为前件,它给出了该产生式可否使用的先决条件,由事实的逻辑组合来构成;Q 是一组结论或操作,也称为产生式的后件,它指出当前题P满足时,应该推出的结论或应该执行的动作。产生式的含义:如果前提P满足,则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
    优点:(1)模块性:规则与规则之间相互独立。(2)灵活性:知识库易于增加、修改、删除。
    (3)自然性:方便地表示专家的启发性知识与经验。(4)透明性:易于保留动作所产生的变化、轨迹。
    缺点:知识库维护难,效率低,理解难。

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  • yolov3算法优点缺点_优点缺点

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    yolov3算法优点缺点Naive Bayes: A classification algorithm under a supervised learning group based on Probabilistic logic. This is one of the simplest machine learning algorithms of all. Logistic ...

    yolov3算法优点缺点

    Naive Bayes: A classification algorithm under a supervised learning group based on Probabilistic logic. This is one of the simplest machine learning algorithms of all. Logistic regression is another classification algorithm that models posterior probability by learning input to output mapping and creates a discriminate model.

    朴素贝叶斯(Naive Bayes):一种基于概率逻辑的有监督学习小组下的分类算法。 这是所有最简单的机器学习算法之一。 Logistic回归是另一种分类算法,该算法通过学习输入到输出映射来建模后验概率并创建区分模型。

    • Conditional Probability

      条件概率
    • Independent events Vs. Mutually exclusive events

      独立事件与 互斥活动
    • Bayes theorem with example

      贝叶斯定理与例子
    • Naive Bayes Algorithm

      朴素贝叶斯算法
    • Laplace smoothing

      拉普拉斯平滑
    • Implementation of Naive Bayes Algorithm with Sci-kit learn

      朴素贝叶斯算法与Sci-kit学习的实现
    • Pros & Cons

      优点缺点
    • Summary

      摘要

    Conditional Probability

    条件概率

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    Conditional Probability is a measure of the probability of an event occurring given that another event has occurred.

    条件概率是给定另一个事件已发生的情况下事件发生概率的度量。

    Suppose, Ramesh wants to play cricket but he has to do his work, so there are two conditions first one is Ramesh wanna play cricket P(A) and the second one is he has to do his work P(B). So what is the probability that he can play cricket given that he already has a work P(A|B).

    假设拉梅什想打板球,但他必须做他的工作,所以有两个条件,第一个条件是拉梅什想打板球P(A),第二个条件是他必须做自己的工作P(B)。 那么,如果他已经有作品P(A | B),那么他可以打板球的可能性是多少。

    例如(For example,)

    Event A is drawing a Queen first, and Event B is drawing a Queen second.

    事件A首先吸引女王,而事件B其次吸引女王。

    For the first card the chance of drawing a Queen is 4 out of 52 (there are 4 Queens in a deck of 52 cards):

    对于第一张牌,抽出一张女王的几率是52中的4(在52张牌中有4位皇后):

    P(A) = 4/52

    P(A)= 4/52

    But after removing a Queen from the deck the probability of the 2nd card drawn is less likely to be a Queen (only 3 of the 51 cards left are Queens):

    但是,从卡组中移除女王后,第二张被抽出的可能性就不太可能是女王(剩下的51张卡中只有3张是女王):

    P(B|A) = 3/51

    P(B | A)= 3/51

    And so:

    所以:

    P(A⋂B) = P(A) x P(B|A) = (4/52) x (3/51) = 12/2652 = 1/221

    P(A⋂B)= P(A)x P(B | A)=(4/52)x(3/51)= 12/2652 = 1/221

    So the chance of getting 2 Queens is 1 in 221 or about 0.5%

    因此,获得2个皇后的机会是221中的1个或约0.5%

    Independent events Vs. Mutually exclusive events

    独立事件与 互斥活动

    P(A|B) is said to be Independent events if and only if events are occurring without affecting each other. Both events can occur simultaneously.

    当且仅当事件发生而不相互影响时,才将P(A | B)称为独立事件。 这两个事件可以同时发生。

    P(A|B) = P(A)

    P(A | B)= P(A)

    P(B|A)=P(B)

    P(B | A)= P(B)

    Let suppose there are two dies D1 and D2

    假设有两个模具D1和D2

    P(D1 = 6 | D2 = 3) = P(D1 =6)

    P(D1 = 6 | D2 = 3)= P(D1 = 6)

    Then there is no relationship between both two events occurrence. Both of the events are independent of each other.

    这样,两个事件的发生之间就没有关系。 这两个事件彼此独立。

    There is no impact of getting 6 on D1 to getting 3 on D2

    在D1上获得6到D2上获得3的影响没有影响

    Two events are mutually exclusive or disjoint if they cannot both occur at the same time.

    如果两个事件不能同时发生,则它们是互斥或互斥的

    Suppose,

    假设,

    The event is on D1 we wanna get 3 and same on the D1 we can’t get 5 because we already got 3 on D1.

    该事件在D1上我们想要得到3,而在D1上我们同样不能得到5,因为我们已经在D1上得到3。

    P(A|B)=P(B|A)=0

    P(A | B)= P(B | A)= 0

    P(A ∩ B) = P(B ∩ A) = 0

    P(A∩B)= P(B∩A)= 0

    It means both the events are cannot occur simultaneously.

    这意味着两个事件不能同时发生。

    Bayes Theorem with example

    贝叶斯定理与例子

    Image for post
    Bayes Theorem Equations
    贝叶斯定理方程

    With this Image we can clearly see that the above given equation proved through the given steps.

    借助此图像,我们可以清楚地看到上述给定的方程式已通过给定的步骤得到证明。

    Suppose we have 3 machines A1,A2,A3 that produce an item given their probability & defective ratio.

    假设我们有3台机器A1,A2,A3,根据它们的概率和次品率来生产一件物品。

    p(A1) = 0.2

    p(A1)= 0.2

    p(A2) = 0.3

    p(A2)= 0.3

    p(A3) = 0.5

    p(A3)= 0.5

    B is representing defective

    B代表缺陷

    P(B|A1) = 0.05

    P(B | A1)= 0.05

    P(B|A2) = 0.03

    P(B | A2)= 0.03

    p(B|A3) = 0.01

    p(B | A3)= 0.01

    If an item is chosen as random then what is probability to be produced by Machine 3 given that item is defective (A3|B).

    如果将某个项目选择为随机项目,则机器3假定该项目有缺陷(A3 | B),那么该概率是多少。

    P(B) = P (B|A1) P(A1) + P (B|A2) P(A2) +P (B|A3) P(A3)

    P(B)= P(B | A1)P(A1)+ P(B | A2)P(A2)+ P(B | A3)P(A3)

    P(B) = (0.05) (0.2) + (0.03) (0.3) + (0.01) (0.5)

    P(B)=(0.05)(0.2)+(0.03)(0.3)+(0.01)(0.5)

    P(B) = 0.024

    P(B)= 0.024

    Here 24% of the total Output of the factory is defective.

    此处工厂总产量的24%有缺陷。

    P(A3|B) = P(B|A3) P(A3)/P(B)

    P(A3 | B)= P(B | A3)P(A3)/ P(B)

    = (0.01) (0.50) / 0.024

    =(0.01)(0.50)/ 0.024

    = 5/24

    = 5/24

    = 0.21

    = 0.21

    Naive Bayes Algorithm

    朴素贝叶斯算法

    Given a vector x of features n where x is an independent variable

    给定特征n的向量x ,其中x是自变量

    C is classes.

    C是类。

    P( Ck | x1, x2, … xn )

    P(Ck | x1,x2,…xn)

    P( Ck | x) = (P(x | Ck) *P(Ck) ) / P(x)

    P(Ck | x )=(P( x | Ck)* P(Ck))/ P( x )

    Suppose given we are solving classification problem then we have to find two conditional probability P(C1|x) and P(C2|x). Out of these two binary classification probability which is highest we use that as maximum posterior.

    假设给定我们正在解决分类问题,那么我们必须找到两个条件概率P(C1 | x)和P(C2 | x)。 在这两个最高的二元分类概率中,我们将其用作最大后验。

    P(Ck ,x1 , x2, …, xn)=P(x1 , x2, …, xn,Ck )

    P(Ck,x1,x2,...,xn)= P(x1,x2,...,xn,Ck)

    which can be rewritten as follows, using the chain rule for repeated applications of the definition of conditional probability:

    可以使用链式规则将其重写为条件概率定义的重复应用,如下所示:

    P(x1 , x2, …, xn,Ck ) = P(x1 | x2, …, xn, Ck) * P(x2, …, xn, Ck)

    P(x1,x2,...,xn,Ck)= P(x1 | x2,...,xn,Ck)* P(x2,...,xn,Ck)

    = P(x1 | x2, …, xn, Ck) * P(x2, | x3, …, xn, Ck) * P(x3, …, xn, Ck)

    = P(x1 | x2,…,xn,Ck)* P(x2,| x3,…,xn,Ck)* P(x3,…,xn,Ck)

    = ….

    =…。

    = P(x1 | x2, …, xn, Ck) * P(x2, | x3, …, xn, Ck) * P(xn-1, | xn, Ck)* P(xn | Ck)* P(Ck)

    = P(x1 | x2,…,xn,Ck)* P(x2,| x3,…,xn,Ck)* P(xn-1,| xn,Ck)* P(xn | Ck)* P(Ck )

    Assume that all features in x are mutually independent, conditional on the category Ck

    假设x中的所有要素都是相互独立的,且以类别Ck为条件

    P(xi, | xi+1, …, xn, Ck) = P(xi, | Ck).

    P(xi,| xi + 1,…,xn,Ck)= P(xi,| Ck)。

    Thus, the joint model can be expressed as

    因此,联合模型可以表示为

    Image for post

    z is a scaling factor dependent only on x1,……xn that is, a constant if the values of the variables are known

    z是仅取决于x1,…xn的比例因子,即,如果变量的值已知,则为常数

    The discussion so far has derived the independent feature model, that is, the naive Bayes probability model. The naive Bayes classifier combines this model with a decision rule. One common rule is to pick the hypothesis that is most probable; this is known as the maximum a posterior or MAP decision rule. The corresponding classifier, a Bayes classifier, is the function that assigns a class label

    到目前为止,讨论已经得出了独立的特征模型,即朴素的贝叶斯概率模型。 朴素的贝叶斯分类器将此模型与决策规则结合在一起。 一个普遍的规则是选择最可能的假设。 这称为最大后验MAP决策规则。 相应的分类器(贝叶斯分类器)是分配类标签的函数

    Image for post

    Example

    Say you have 1000 fruits which could be either ‘banana’, ‘orange’ or ‘other’. These are the 3 possible classes of the Y variable.

    假设您有1000种水果,可以是“香蕉”,“橙色”或“其他”。 这是Y变量的3种可能的类别。

    We have data for the following X variables, all of which are binary (1 or 0).

    我们具有以下X变量的数据,所有这些变量都是二进制的(1或0)。

    • Long

    • Sweet

    • Yellow

      黄色

    The first few rows of the training dataset look like this:

    训练数据集的前几行如下所示:

    Image for post
    Training dataset
    训练数据集

    For the sake of computing the probabilities, let’s aggregate the training data to form a counts table like this.

    为了计算概率,让我们汇总训练数据以形成这样的计数表。

    Image for post

    So the objective of the classifier is to predict if a given fruit is a ‘Banana’ or ‘Orange’ or ‘Other’ when only the 3 features (long, sweet and yellow) are known.

    因此,分类器的目的是在仅知道3个特征(长,甜和黄色)的情况下预测给定的水果是“香蕉”还是“橙色”或“其他”。

    Let’s say you are given a fruit that is: Long, Sweet and Yellow, can you predict what fruit it is?

    假设您得到的水果是:长,甜和黄色,您能预测它是什么水果吗?

    This is the same of predicting the Y when only the X variables in testing data are known. Let’s solve it by hand using Naive Bayes.

    这与仅知道测试数据中的X变量时预测Y相同。 让我们使用朴素贝叶斯解决它。

    The idea is to compute the 3 probabilities, that is the probability of the fruit being a banana, orange or other. Whichever fruit type gets the highest probability wins.

    这个想法是要计算3个概率,即水果是香蕉,橙子或其他的概率。 无论哪种水果获得最高的概率获胜。

    All the information to calculate these probabilities is present in the above tabulation.

    以上表格中列出了所有计算这些概率的信息。

    Step 1: Compute the ‘Prior’ probabilities for each of the class of fruits.

    步骤1:计算每种水果的“在先”概率。

    That is, the proportion of each fruit class out of all the fruits from the population. You can provide the ‘Priors’ from prior information about the population. Otherwise, it can be computed from the training data.

    也就是说,每种水果类别在人口中所有水果中所占的比例。 您可以从有关人口的先前信息中提供“优先”。 否则,可以根据训练数据进行计算。

    For this case, let’s compute from the training data. Out of 1000 records in training data, you have 500 Bananas, 300 Oranges and 200 Others. So the respective priors are 0.5, 0.3 and 0.2.

    对于这种情况,让我们根据训练数据进行计算。 在训练数据的1000条记录中,您有500个香蕉,300个橙子和200个其他。 因此,各个先验分别为0.5、0.3和0.2。

    P(Y=Banana) = 500 / 1000 = 0.50

    P(Y =香蕉)= 500/1000 = 0.50

    P(Y=Orange) = 300 / 1000 = 0.30

    P(Y =橙色)= 300/1000 = 0.30

    P(Y=Other) = 200 / 1000 = 0.20

    P(Y =其他)= 200/1000 = 0.20

    Step 2: Compute the probability of evidence that goes in the denominator.

    步骤2:计算进入分母的证据概率。

    This is nothing but the product of P of Xs for all X. This is an optional step because the denominator is the same for all the classes and so will not affect the probabilities.

    这不过是所有X的X的P的乘积。这是一个可选步骤,因为所有类的分母都相同,因此不会影响概率。

    P(x1=Long) = 500 / 1000 = 0.50

    P(x1 =长)= 500/1000 = 0.50

    P(x2=Sweet) = 650 / 1000 = 0.65

    P(x2 =甜)= 650/1000 = 0.65

    P(x3=Yellow) = 800 / 1000 = 0.80

    P(x3 =黄色)= 800/1000 = 0.80

    Step 3: Compute the probability of likelihood of evidences that goes in the numerator.

    步骤3:计算分子中证据出现的可能性。

    It is the product of conditional probabilities of the 3 features. If you refer back to the formula, it says P(X1 |Y=k). Here X1 is ‘Long’ and k is ‘Banana’. That means the probability the fruit is ‘Long’ given that it is a Banana. In the above table, you have 500 Bananas. Out of that 400 is long. So, P(Long | Banana) = 400/500 = 0.8.

    它是3个特征的条件概率的乘积。 如果回头看该公式,它将显示P(X1 | Y = k)。 X1是“长”,k是“香蕉”。 这意味着如果该水果是香蕉,则该水果“长”的概率。 在上表中,您有500个香蕉。 在这400个中很长。 因此,P(Long | Banana)= 400/500 = 0.8。

    Here, I have done it for Banana alone.

    在这里,我只为香蕉做过。

    Probability of Likelihood for Banana

    香蕉的可能性

    P(x1=Long | Y=Banana) = 400 / 500 = 0.80

    P(x1 =长| Y =香蕉)= 400/500 = 0.80

    P(x2=Sweet | Y=Banana) = 350 / 500 = 0.70

    P(x2 =甜| Y =香蕉)= 350/500 = 0.70

    P(x3=Yellow | Y=Banana) = 450 / 500 = 0.90

    P(x3 =黄色| Y =香蕉)= 450/500 = 0.90

    So, the overall probability of Likelihood of evidence for Banana = 0.8 * 0.7 * 0.9 = 0.504

    因此,香蕉证据的总体可能性为= 0.8 * 0.7 * 0.9 = 0.504

    Step 4: Substitute all the 3 equations into the Naive Bayes formula, to get the probability that it is a banana.

    步骤4:将所有三个方程式代入朴素贝叶斯公式,以得出它是香蕉的概率。

    Image for post

    Similarly, you can compute the probabilities for ‘Orange’ and ‘Other fruit’. The denominator is the same for all 3 cases, so it’s optional to compute.

    同样,您可以计算“橙色”和“其他水果”的概率。 这三种情况的分母都相同,因此计算是可选的。

    Clearly, Banana gets the highest probability, so that will be our predicted class.

    显然,香蕉获得的概率最高,因此这将是我们的预测类别。

    Laplace Smoothing

    拉普拉斯平滑

    In statistics, Laplace Smoothing is a technique to smooth categorical data. Laplace Smoothing is introduced to solve the problem of zero probability. Laplace smoothing is used to deal with overfitting of models. Suppose in the given dataset if a word is not present at test time then we find out P(C=”Yes”|Textq) =0 or P(C=”No”|Textq).

    在统计数据中,拉普拉斯平滑化是一种平滑分类数据的技术。 引入拉普拉斯平滑法来解决零概率问题。 拉普拉斯(Laplace)平滑用于处理模型的过拟合。 假设在给定的数据集中,如果单词在测试时不存在,那么我们找出P(C =“是” | Textq)= 0或P(C =“否” | Textq)。

    Textq={w1,w2,w3,w4,W}

    Textq = {w1,w2,w3,w4,W}

    In the given training data we have w1,w2,w3 and w4 . But we don’t have W in training data so if we run P(C=”Yes”|Textq) or P(C=”No”|Textq) it we got

    在给定的训练数据中,我们有w1,w2,w3和w4。 但是我们的训练数据中没有W,所以如果我们运行P(C =“是” | Textq)或P(C =“否” | Textq),我们得到

    P(C=”Yes”|Textq) =P(C=”No”|Textq)=0…………..condition (i)

    P(C =“是” | Textq)= P(C =“否” | Textq)= 0…………..条件(i)

    Because P(C=”Yes”|W) and P(C=”No”|W) we don’t have any probability value for this new word. So the value of probability is zero then ultimately our model is overfitting on train data because it can identify and classify the text which is available in the train data.

    因为P(C =“是” | W)和P(C =“否” | W),所以对于这个新单词我们没有任何概率值。 因此,概率值为零,则最终我们的模型对火车数据过度拟合,因为它可以识别和分类火车数据中可用的文本。

    If the given dataset is imbalanced then the data model is underfitting and biased towards the majority class. To overcome this situation we use two different for binary classification and give more weightage to minor class to Balanced dataset.

    如果给定的数据集不平衡,则数据模型不适合并且偏向多数类。 为了克服这种情况,我们对二进制分类使用两种不同的方法,并为“平衡”数据集的次要类赋予更大的权重。

    P(C=”Yes”) we have λ1

    P(C =“是”)我们有λ1

    P(C=”No”) we have λ2 …………………… condition (ii)

    P(C =“否”)我们有λ2……………………条件(ii)

    To deal with this condition (i) and condition (ii) we used Laplace smoothing.

    为了处理条件(i)和条件(ii),我们使用了拉普拉斯平滑。

    By applying this method, prior probability and conditional probability can be written as:

    通过应用此方法,先验概率和条件概率可以写为:

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    K denotes the number of different values in y and A denotes the number of different values in aj. Usually lambda in the formula equals to 1.

    K表示y中不同值的数量,而A表示aj中不同值的数量 通常,公式中的lambda等于1。

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    By applying Laplace Smoothing, the prior probability and conditional probability in previous example can be written as:

    通过应用拉普拉斯平滑,可以将前面示例中的先验概率和条件概率写为:

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    Here λ is a hyper-parameter to deal with Overfitting and Underfitting of models.

    λ是一个超参数,用于处理模型的过拟合和欠拟合。

    When the value of λ Decreasing that time model is Overfitting because it gives less value to the new word or imbalance data.

    当“减少时间”的“λ值”为“过拟合”时,因为它给新单词或不平衡数据赋予的值较小。

    When the value of λ Increasing that time model is Underfitting.

    当“增加该时间”的“λ”值是“拟合不足”时。

    λ is used for tug-of-bar between Overfitting and Underfitting of models.

    λ用于模型的过拟合和欠拟合之间的拔河。

    Implementation of Naive Bayes in Sci-kit learn

    在Sci-kit中实施朴素贝叶斯学习

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    Applications of Naive Bayes Algorithm

    朴素贝叶斯算法的应用

    1. Real-time Prediction: As Naive Bayes is super fast, it can be used for making predictions in real time.

      实时预测 :由于朴素贝叶斯非常快,因此可以用于实时预测。

    2. Multi-class Prediction: This algorithm can predict the posterior probability of multiple classes of the target variable.

      多类预测 :该算法可以预测目标变量的多类后验概率。

    3. Text classification/ Spam Filtering/ Sentiment Analysis: Naive Bayes classifiers are mostly used in text classification (due to their better results in multi-class problems and independence rule) have a higher success rate as compared to other algorithms. As a result, it is widely used in Spam filtering (identify spam email) and Sentiment Analysis (in social media analysis, to identify positive and negative customer sentiments)

      文本分类/垃圾邮件过滤/情感分析 :朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类(由于它们在多类问题和独立性规则方面的更好结果)与其他算法相比具有较高的成功率。 因此,它被广泛用于垃圾邮件过滤(识别垃圾邮件)和情感分析(在社交媒体分析中,确定正面和负面的客户情绪)

    4. Recommendation System: Naive Bayes Classifier along with algorithms like Collaborative Filtering makes a Recommendation System that uses machine learning and data mining techniques to filter unseen information and predict whether a user would like a given resource or not.

      推荐系统 :朴素贝叶斯分类器与诸如协同过滤之类的算法一起构成了一个推荐系统,该推荐系统使用机器学习和数据挖掘技术来过滤看不见的信息并预测用户是否希望使用给定资源。

    优点缺点 (Pros &Cons)

    Pros:

    优点:

    • It is easy and fast to predict the class of test data sets. It also perform well in multi class prediction

      预测测试数据集的类别既容易又快速。 在多类别预测中也表现出色
    • When assumption of independence holds, a Naive Bayes classifier performs better compared to other models like logistic regression and you need less training data.

      如果保持独立性假设,那么与其他模型(例如逻辑回归)相比,朴素贝叶斯分类器的性能会更好,并且您需要的训练数据也更少。
    • It performs well in case of categorical input variables compared to numerical variable(s). For numerical variables, Gaussian normal distribution is assumed (bell curve, which is a strong assumption).

      与数字变量相比,在分类输入变量的情况下,它表现良好。 对于数值变量,假定为高斯正态分布(钟形曲线,这是一个很强的假设)。

    Cons:

    缺点:

    • If a categorical variable has a category (in test data set), which was not observed in training data set, then the model will assign a 0 (zero) probability and will be unable to make a prediction. This is often known as “Zero Frequency”. To solve this, we can use the smoothing technique. One of the simplest smoothing techniques is called Laplace estimation.

      如果分类变量具有一个类别(在测试数据集中),而该类别在训练数据集中没有被观察到,则该模型将分配0(零)概率,并且将无法进行预测。 这通常被称为“零频率”。 为了解决这个问题,我们可以使用平滑技术。 最简单的平滑技术之一称为拉普拉斯估计。
    • On the other side naive Bayes is also known as a bad estimator, so the probability outputs from predict_proba are not to be taken too seriously.

      另一方面,朴素的贝叶斯也被认为是一个不好的估计量,因此,predict_proba的概率输出不要太当真。
    • Another limitation of Naive Bayes is the assumption of independent predictors. In real life, it is almost impossible that we get a set of predictors which are completely independent.

      朴素贝叶斯的另一个局限性是独立预测变量的假设。 在现实生活中,我们几乎不可能获得一组完全独立的预测变量。

    Summary

    摘要

    In this Blog, you will learn about What is Conditional Probability and Different types of events that are used in Bayes theorem.

    在此博客中,您将了解什么是条件概率和贝叶斯定理中使用的不同类型的事件。

    How Bayes theorem is applied in Naive Bayes Algorithm.

    朴素贝叶斯算法如何应用贝叶斯定理。

    How Naive Bayes algorithm deals with Overfitting and Underfitting.

    朴素贝叶斯算法如何处理过拟合和欠拟合。

    How to Implement algorithm with sci-kit learn.

    如何使用sci-kit学习实现算法。

    What are the application of Naive Bayes Algorithm.

    朴素贝叶斯算法有哪些应用。

    What is Procs & Cons of algorithm.

    什么是算法的过程与缺点。

    翻译自: https://medium.com/@jeevansinghchauhan247/what-everybody-ought-to-know-about-naive-bayes-theorem-51a9673ef226

    yolov3算法优点缺点

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  • 激光三角测量 原理、优点和不足

    万次阅读 多人点赞 2020-11-22 21:52:39
    激光测距主要包括干涉、脉冲ToF法和三角测量。本文参考几篇文献,说明激光三角测量的原理。 激光三角测量的原理 激光三角测量的设置与双目立体视觉很像,只是将其中的一个LCD换成了laser。 激.

    目录

    引言

    激光三角测量法的原理

    正入射

    斜入射

    正入射与斜入射的对比

    激光三角测量法测距的特点

    主要误差来源

    激光抖动

    被测物体表面颜色

    激光光斑检测精度

    入射光束的景深限制

    参考文献


    引言

    激光测距是LCT等主动非视距成像的基础,因此熟悉激光测距方法还是很有必要的。激光测距主要包括干涉法、脉冲ToF法和三角测量法。本文参考几篇文献,说明激光三角测量法的原理。

     

    激光三角测量法的原理

    激光三角测量法的设置与双目立体视觉很像,只是将其中的一个LCD换成了laser。

    激光三角测量法是利用光线空间传播过程中的光学反射规律和相似三角形原理,在接收透镜的物空间与像空间构成相似关系,同时利用边角关系计算出待测位移。根据入射激光和待测物体表面法线之间的夹角,可以将激光三角法测量分为正入射和斜入射两种情况:

    正入射:入射光线与待测物体表面法线夹角为0;

    斜入射:入射光线与待测物体表面法线夹角为α>0.

     

    正入射

    原理图如下图所示:

     

    激光器发射的光束正入射到参考平面M处、测量平面N处,并分别在CCD上的M'和N'处成像,夹角等如图所示。

    则根据几何光路,可知:

    进而即可求解得到m.

    在已知参考平面的情况下,通过m即可完成测距。

     

    斜入射

    原理图如下图所示:

    [注:本图有误,N点需上移,暂未更改,下述三角形相似关系和求解原理不变]

    仍有三角形OPN和三角形OP‘N’相似,科得:

    \frac{\frac{m}{\cos \alpha} \sin (\alpha+\beta)}{1+\frac{m}{\cos \alpha} \cos (\alpha+\beta)}=\frac{M^{\prime} N^{\prime} \sin \gamma}{l^{\prime}-M^{\prime} N^{\prime} \cos \gamma}

    进而求解出m.

     

    正入射与斜入射的对比

    正入射:

    • 可以看作是斜入射的一个特例;
    • 具有更好的测量精度和测量稳定性;
    • 但对复杂测量场景容易出现不适用的情况。

     

    斜入射:

    • 对复杂场景更易应用;
    • 激光倾斜入射会导致物体表面激光光斑增大,且能量分布不均匀,导致光斑中心检测难度加大,降低检测精度;
    • 斜入射的光斑位置会随位移m的改变而改变,难以完成对某固定点的测距。

    激光三角测量法测距的特点

    • 非接触式测距,高精度;
    • 大的测量范围,对待测表面要求较低;
    • 结构简单,性价比高;

     

    主要误差来源

    激光抖动

    激光器常常会因为自身或外界原因抖动,尽管抖动角一般只有±1°,但对测量结果影响很大;

    被测物体表面颜色

    不同颜色的被测物体-->不同的反射和散射特定-->探测器CCD接收到不同的光强-->影响精度。

    颜色误差测量结果如下:

    激光光斑检测精度

    激光光斑检测精度会对角度、l等值都会产生影响,从而影响测量精度。

    入射光束的景深限制

    一般的高斯光束聚焦为入射光时,会出现光斑尺寸随测量范围变大而离焦、变大的现象,使系统很难满足高分辨率和大测量范围的要求。

     

     

    参考文献

    [1]孙有春;庞亚军;白振旭;王雨雷;吕志伟; 激光三角测量法应用技术[J]. 激光杂志, : 1–10.

    [2]https://wenku.baidu.com/view/1187afeb551810a6f524868e.html

     

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    原载于 我的博客

    如有错误,可联系 rxnlos@126.com

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  • ospf协议的概述;分组;优点缺点

    千次阅读 2019-09-18 06:46:08
    OSPF路由协议是用于网际协议(IP)网络的链路状态路由协议。该协议使用链路状态路由算法...概述开放最短路径优先(Open Shortest Path First,OSPF)是目前广泛使用的一种动态路由协议,它属于链路状态路由协议,...

    OSPF路由协议是用于网际协议(IP)网络的链路状态路由协议。该协议使用链路状态路由算法的内部网关协议(IGP),在单一自治系统(AS)内部工作。适用于IPv4的OSPFv2协议定义于RFC 2328,RFC 5340定义了适用于IPv6的OSPFv3。
    一.概述开放式最短路径优先(Open Shortest Path First,OSPF)是目前广泛使用的一种动态路由协议,它属于链路状态路由协议,具有路由变化收敛速度快、无路由环路、支持变长子网掩码(VLSM)和汇总、层次区域划分等优点。在网络中使用OSPF协议后,大部分路由将由OSPF协议自行计算和生成,无须网络管理员人工配置,当网络拓扑发生变化时,协议可以自动计算、更正路由,极大地方便了网络管理。但如果使用时不结合具体网络应用环境,不做好细致的规划,OSPF协议的使用效果会大打折扣,甚至引发故障。 [1]
    OSPF协议是一种链路状态协议。每个路由器负责发现、维护与邻居的关系,并将已知的邻居列表和链路费用LSU(Link State Update)报文描述,通过可靠的泛洪与自治系统AS(Autonomous System)内的其他路由器周期×××互,学习到整个自治系统的网络拓扑结构;并通过自治系统边界的路由器注入其他AS的路由信息,从而得到整个Internet的路由信息。每隔一个特定时间或当链路状态发生变化时,重新生成LSA,路由器通过泛洪机制将新LSA通告出去,以便实现路由的实时更新。
    二.分组OSPF协议依靠五种不同类型的分组来建立邻接关系和交换路由信息,即问候分组、数据库描述分组、链路状态请求分组、链路状态更新分组和链路状态确认分组。
    1、问候(Hello)分组
    OSPF使用Hello分组建立和维护邻接关系。在一个路由器能够给其他路由器分发它的邻居信息前,必须先问候它的邻居们。
    2、数据库描述(Data base Description,DBD)分组
    DBD分组不包含完整的“链路状态数据库”信息,只包含数据库中每个条目的概要。当一个路由器首次连入网络,或者刚刚从故障中恢复时,它需要完整的“链路状态数据库”信息。此时,该路由器首先通过hello分组与邻居们建立双向通信关系,然后将会收到每个邻居反馈的DBD分组。新连入的这个路由器会检查所有概要,然后发送一个或多个链路状态请求分组,取回完整的条目信息。
    3、链路状态请求(Link State Request,LSR)分组
    LSR分组用来请求邻居发送其链路状态数据库中某些条目的详细信息。当一个路由器与邻居交换了数据库描述分组后,如果发现它的链路状态数据库缺少某些条目或某些条目已过期,就使用LSR分组来取得邻居链路状态数据库中较新的部分。
    4、链路状态更新(Link State Update,LSU)分组
    LSU分组被用来应答链路状态请求分组,也可以在链路状态发生变化时实现洪泛(flooding)。在网络运行过程中,只要一个路由器的链路状态发生变化,该路由器就要使用LSU,用洪泛法向全网更新链路状态。
    5、链路状态确认(Link State Acknowledgment,LSAck)分组
    LSAck分组被用来应答链路状态更新分组,对其进行确认,从而使得链路状态更新分组采用的洪泛法变得可靠。
    三、OSPF的优点(1)OSPF适合在大范围的网络:OSPF协议当中对于路由的跳数,它是没有限制的,所以OSPF协议能用在许多场合,同时也支持更加广泛的网络规模。只要是在组播的网络中,OSPF协议能够支持数十台路由器一起运作。
    (2)组播触发式更新:OSPF协议在收敛完成后,会以触发方式发送拓扑变化的信息给其他路由器,这样就可以减少网络宽带的利用率;同时,可以减小干扰,特别是在使用组播网络结构,对外发出信息时,它对其他设备不构成其他影响
    (3)收敛速度快:如果网络结构出现改变,OSPF协议的系统会以最快的速度发出新的报文,从而使新的拓扑情况很快扩散到整个网络;而且,OSPF采用周期较短的HELLO报文来维护邻居状态。
    (4)以开销作为度量值:OSPF协议在设计时,就考虑到了链路带宽对路由度量值的影响。OSPF协议是以开销值作为标准,而链路开销和链路带宽,正好形成了反比的关系,带宽越是高,开销就会越小,这样一来,OSPF选路主要基于带宽因素。
    (5)OSPF协议的设计是为了避免路由环路:在使用最短路径的算法下,收到路由中的链路状态,然后生成路径,这样不会产生环路。
    (6)应用广泛:目前广泛的应用在互联网上,其他会有大量的应用实例。证明这是使用最广泛的IPG之一。
    四、缺点1)OSPF协议的配置对于技术水平要求很高,配置比较复杂的。因为网络会根据具体的参数,给整个网络划分区域或者标注某个属性,所以各种情况都会非常复杂,这就要求网络分析员对OSPF协议的配置要相当了解,不但要求具有普通的网络知识技术,还要有更深层的技术理解,只有具备这样的人员,才能完成OSPF协议的配置和日常维护。
    (2)路由其自身的负载分担能力是很低的。OSPF路由协议会根据几个主要的因素,生成优先级不同的接口。然而在同一个区域内,路由协议只会通过优先级最高的那个接口。只要是接口优先级低于最高优先级,那么路由就不会通过。在这个基础上,不同等级的路由,无法相互承担负载,只能独自运行。

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