第一周 Gaussian Model Learning

本課程來源于coursera的估計與學習課程，課程鏈接： 估計與學習

一.什么是估計與學習

估計是從有噪聲的，不完整的及不確定的數據中估計世界的某些狀態，而學習則是機器人利用他們先前的經驗，來改善他們在這種不確定環境下的表現。

機器人領域的不確定性來源都有哪些呢? 首先 傳感器有噪聲 意思是說傳感器可能提供不準確的信息 第二 對世界的認知不足 就是說有些東西可能被遮擋 機器人無法直接觀察到 第三 在運動和環境中都有一些動態的變化 就是說事物會隨時間變化 而且機器人無法準確知道當前時刻物體的位置或狀態。

二.高斯函數

本節課程主要介紹如何利用一元高斯函數對機器人誤差進行建模。

在正式學習之前，我們需要明白為什么學習高斯分布非常重要？是什么讓高斯分布變得非常有用而且重要？

由于實踐和理論性，我們采用高斯分布。