机器人定位
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01. 关于本课程
02. 简介
03. 定位
04. 总概率
05. 均匀概率测验
06. 均匀分布
07. 广义均匀分布
08. 感应后的概率
09. 求和
10. 分布归一化
11. pHit 和 pMiss
12. 概率总和
13. 感应函数
14. 归一化的感应函数
15. 测试感应函数
16. 多个测量值
17. 精确移动
18. 移动函数
19. 非精确移动 1
20. 非精确移动 2
21. 非精确移动 3
22. 非精确移动函数
23. 极限分布测验
24. 移动两次
25. 移动 1000 次
26. 感应和移动
27. 感应和移动 2
28. 定位小结
29. 纳米学位备注
30. 概率的正式定义 1
31. 概率的正式定义 2
32. 概率的正式定义 3
33. 贝叶斯法则
34. 癌症检测
35. 全概率定理
36. 抛硬币测验
37. 双硬币测验
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29. 纳米学位备注
纳米学位备注
在该课的最后几个页面中,我们将回顾在本课程之前学习的内容。你可以选择跳过,直接到最后的实战项目(Python 中的直方图过滤器)。
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