简单的卡尔曼滤波：比如小车匀速运动预测轨迹、、目标检测中的box预测，，哔哩哔哩看几个视频之后，，大概流程都可以看懂。
卡尔曼滤波的作用：卡尔曼滤波就是让得到数据不停逼近实际数据的算法。其大体思想就是将状态变量与观测变量进行数据融合得到接近真实数据的数据，然后作为下一过程的状态变量，再与下一过程的观测变量进行融合，如此往复，最后的数据就会非常接近真实数据。
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卡尔曼滤波的5个公式及每个参数的含义
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sklearn中的决策树中三个参数的含义
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