作者：桂。 时间：2017-04-25 21:05:07 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题，别人问到最小二乘、霍夫变换、RANSAC在直线拟合上的区别。昨天梳理了霍夫变换，今天打算抽空梳理一下RANSAC算 ...
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2017-04-25 23:36:01
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线性回归其实就是寻找一条直线拟合数据点，使得损失函数最小。直线的表达式为：\[y_{j}=\omega_{1}x_{i,1}+\omega_{2}x_{i,2}+\dots+\omega_{j}x_{i,j}+\dots+b\]损失函数的表达式为：\[J=\frac{1}{2}\sum_{k=0}^ ...
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2017-03-27 13:11:36
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作者：桂。 时间:2017-03-22 06:13:50 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理，却啰嗦的没完没了。本文主要介绍：多直线的拟合，多曲线可以 ...
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2017-03-23 01:11:08
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在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。
在推荐系统中，我们常用皮尔逊相关系数来衡量两个用户兴趣的相似度，它是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量。它在用户对物品的评分数据差别大时（如有些用户评分普遍较高，有些用户评分普遍偏低）时的效果更好。也即它...
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2016-07-03 11:55:37
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转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5486234.html 参考网址： http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/7599537 拟合的结果Vec4f类型的line中的前两个值 给 ...
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2016-05-13 11:06:13
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在计算机视觉的应用中，经常会用到提取一条直线的精确位置这样的工作。这时就要用到直线的拟合算法了。这里，我也贴一个利用最小二乘法计算最佳拟合直线的代码。这个代码是我以前学习《机器视觉算法与应用（双语版）》[德] 斯蒂格（Steger C） 著；杨少荣 等 译 的书时写的。所有的公式推导都在书中 3.8.1 ，还算比较有用。
与一元线性回归算法的区别：一元线性回归算法假定 X 是无误差的，只有 Y...
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2016-03-12 19:59:48
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OpenCV 学习（直线拟合)Hough 变换可以提取图像中的直线。但是提取的直线的精度不高。而很多场合下，我们需要精确的估计直线的参数，这时就需要进行直线拟合。直线拟合的方法很多，比如一元线性回归就是一种最简单的直线拟合方法。但是这种方法不适合用于提取图像中的直线。因为这种算法假设每个数据点的X 坐标是准确的，Y 坐标是带有高斯噪声的。可实际上，图像中的每个数据点的XY 坐标都是带有噪声的。下面就...
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2015-12-06 16:10:55
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下图是OpenCV官方文档中，对直线拟合函数的详细介绍：fitLine()函数用于，对二维或三维空间中的点集进行直线拟合。共有六个参数：param 1:输入的点集，可以是Mat或者vector，可以是二维点集或三维点集。例如：vector points;param 2:拟合结果，即一条直线。在二维空...
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2015-09-22 23:14:10
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所谓直线拟合，通常也叫做线性拟合、一元线性回归。指的是当我们有一批数据(xi,yi)(x_i, y_i)，这些数据在平面坐标系下落在一条直线上，或近似的落在一条直线上。我们就要求出这条直线的参数。如果这条直线可以写为：y=kx+by = k x + b那么
k=∑(xi?x¯)(yi?y¯)∑(xi?x¯)2k= \frac{\sum{(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}}{\su...
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2015-08-30 17:35:43
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欧几里德距离
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计算两组数据之间的距离，偏好越相似的人其距离就越短。。。为了处理方便，需要一个函数来对偏好越相近的情况给出越大的值（0~1之间）。
皮尔逊相关系数相关度评价
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皮尔逊相关系数是判断两组叔叔与某一直线拟合程度的一种度量。其对应的公式比欧几里德距离评价的计算公式要复杂，但是在数据不是很规范时会倾向于给出更好的结果。...
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2015-07-06 17:55:33
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