引用 novakon:Kalman filter 是一个非常典型的 Markov chain 模型，所以不难理解很多搞金融或者天气预报的人声称自己的工作中大量用到卡尔曼滤波。而且其求解思路跟 ML 里边的EM ( Expectation Maximization)是一个东西
卡尔曼滤波是自适应滤波，其参数迭代收敛过程与机器学习中的多种算法在形式上有许多类同的地方。我认为如果一个人能够理解卡尔曼滤波的原理，那么他也应该能够非常轻松地理解诸如梯度下降这一类的机器学习算法。
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