原文:利用最小二乘法拟合任意次函数曲线(C#) ///<summary>     ///用最小二乘法拟合二元多次曲线     ///</summary>     ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param> ///<param name="arrY">已知点的y坐标集合</param> ///<param name="length"&g

具体步骤: EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现. 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现. 多帧lidar数据实时直线优化算法实现. 算法实现逻辑: Struct line{ first line, end line}; std::vector<line> lineVector; if(EMGMM()get five custers){ , i<five, i++){ custers[i]; //对每一个custer进行RANSAC直线拟合. bool is

0 引言 最近项目中用到了基于PCL开发的基于平面的点云和CAD模型的配准算法,点云平面提取采用的算法如下. 1 基于PCL的点云平面分割拟合算法 2 参数及其意义介绍 (1)点云下采样 1. 参数:leafsize 2. 意义:Voxel Grid的leafsize参数,物理意义是下采样网格的大小,直接影响处理后点云密集程度,并对后期各种算法的处理速度产生直接影响. 3. 值越大,点云密度越低,处理速度越快:值越小,点云密度越高,处理速度越慢.通常保持这个值,使得其他的与点数有关的参数可以比较

最小二乘法只适合与误差较小的情况.试想一下这种情况,假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型(比方说只有20%的数据时符合模型的)时,最小二乘法就显得力不从心了. 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC).它是一种迭代的方法,用来在一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数. RANSAC是一个非确定性算法,在某种意义上说,它会产生一个在一定概率下合理的结果,其允许使用更多次的迭代来使其概率增加.此RANSAC算法在1981年由Fischle

一.  Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式拟合 clear all % 计算函数f的雅克比矩阵,是解析式 syms a b y x real; f=a*exp(-b*x); Jsym=jacobian(f,[a b]); % 拟合用数据.参见<数学试验>,p190,例2 % data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; % obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

http://www.cnblogs.com/softlin/p/5965939.html 挖坑

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目

原文:https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法,它讲的是组合学习器的概念,但是使用的相对于bagging和boosting较少,它不像bagging和boosting,而是组合不同的模型,具体的过程如下:1.划分训练数据集为两个不相交的集合.2. 在第一个集合上训练多个学习器.3. 在第二个集合上测试这几个学习器4. 把第三步得到的预测结果作为输入,把正确的回

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统

在我们使用scvmm2012的时候,经常会看到群集状态变成了这样 点开看属性后,我们发现是这样 . 发现了吗?Over-committed,如果翻译过来就是资源过载,或者说资源过量使用了,那么这个状态是怎么出现的呢? 出现这个状态以后会出现什么问题?怎么解决? 今天我们就谈一谈在SCVMM中over-committed的算法,知道SCVMM是如何确认一个群集是否过载后,就知道如何避免它,带来种种问题也就能解决了 part 1. 算法概述 SCVMM 2012 群集的过载检查主要是用来确认整个群集

除了DES,我们还知道有DESede(TripleDES,就是3DES).AES.Blowfish.RC2.RC4(ARCFOUR)等多种对称加密方式,其实现方式大同小异,这里介绍对称加密的另一个算法--PBE PBE     PBE--Password-based encryption(基于密码加密).其特点在于口令由用户自己掌管,不借助任何物理媒体:采用随机数(这里我们叫做盐)杂凑多重加密等方法保证数据的安全性.是一种简便的加密方式. 通过java代码实现如下:Coder类见 Java加密技

package com.ice.webos.util.security; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.math.BigInteger; import java.security.Key; import java.security.MessageDigest; import java.security.SecureRandom; import javax.crypto.Cipher; import javax.c

第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别

第 10 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别

前言 StoerWagner算法是一个找出无向图全局最小割的算法,本文需要读者有一定的图论基础. 本文大部分内容与词汇来自参考文献(英文,需***),用兴趣的可以去读一下文献. 概念 无向图的割:有无向图\(G=(V,E)\),设\(C\)为图\(G\)中一些弧的集合,若从\(G\)中删去\(C\)中的所有弧能使图\(G\)不是连通图,称\(C\)图\(G\)的一个割. \(S-T\)割:使得顶点\(S\)与顶点\(T\)不再连通的割,称为\(S-T\)割 \(S-T\)最小割:包含的弧的权和最

第 十 章 K-Means(K-均值)聚类算法 K-Means 算法 聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.簇个数 K 是用户指定的, 每一个簇通过其质心(centroid), 即簇中所有点的中心来描述.聚类与分类算法的最大区别在于, 分类的目标类别已

目录 数据结构与算法 java描述 笔记 第一章 算法及其复杂度 算法的定义 算法性能的分析与评价 问题规模.运行时间及时间复杂度 渐进复杂度 大 O 记号 大Ω记号 Θ记号 空间复杂度 算法复杂度及其分析 O(1)⎯⎯取非极端元素 O(logn)⎯⎯进制转换 O(n)⎯⎯数组求和 O(n$^2$ )⎯⎯起泡排序 O(2$^r$ )⎯⎯幂函数 计算模型 递归 线性递归 递归算法的复杂度分析 递归跟踪法 递推方程法 二分递归 多分支递归 数据结构与算法 java描述 笔记 第一章 算法及其复杂度

题目介绍 描述 现代数学的著名证明之一是 Georg Cantor 证明了有理数是可枚举的.他是用下面这一张表来证明这一命题的: 1/1, 1/2 , 1/3, 1/4, 1/5, - 2/1, 2/2, 2/3, 2/4, - 3/1, 3/2, 3/3, - 4/1, 4/2, - 5/1, -

AdaBoost:通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法. Boosting方法要解答的两个关键问题:一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布,二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器.   AdaBoost的做法:一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重,而降低分类正确的样本的权重: 二是对多个弱分类器进行线性组合,提高分类效果好的弱分类器的权重,降低分类误差率高的弱分类器的权重.   首先概述一下Boost思想的原理: 具体过程: 对原