beta = np.linalg.inv(B_inv + H_train.T.dot(K_inv).dot(H_train)).dot( H_train.T.dot(K_inv).dot(Y_train) + B_inv.dot(b) )
时间: 2024-05-31 09:10:02 浏览: 8
这是一个线性回归模型的公式,用于计算模型的参数。其中,B_inv表示先验的协方差矩阵的逆矩阵,H_train表示训练集的设计矩阵,K_inv为正则化项的逆矩阵,Y_train为训练集的标签,b为先验均值向量。通过这个公式可以求得线性回归模型的参数beta。具体的求解过程可以参考贝叶斯线性回归的推导过程。
相关问题
K_inv = np.linalg.inv(K) L = K_inv.T.dot(l)
这里是计算相机坐标系下的直线方程L,具体步骤如下:
1. 计算相机内参矩阵K的逆矩阵 `K_inv`。
```python
K_inv = np.linalg.inv(K)
```
2. 将直线l表示为齐次坐标形式,即在末尾添加一个0,得到4维向量 `l_h`。
```python
l_h = np.array([a, b, c, 0])
```
3. 计算相机坐标系下的直线方程L,即将l_h乘以K_inv的转置矩阵。
```python
L = K_inv.T.dot(l_h)
```
得到的L是一个4维向量,表示相机坐标系下的直线方程。其中前三个元素表示直线在相机坐标系下的方向向量,最后一个元素表示直线在相机坐标系下的截距。
pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk)
这是一个 Python 代码片段,其中使用了 NumPy 库中的 linalg.inv 函数来计算 H_lm 的逆矩阵,并使用 dot 函数计算 H_lm 的逆矩阵与 gfk 的矩阵乘积,最后将结果赋值给变量 pk。这个代码片段的具体实现需要依据上下文的信息来确定。你需要提供更多的背景信息,我才能更好地回答你的问题。
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