对角点进行初始匹配后，所选定的角点并不能保证全部是正确的点，也可能有误点，因此，还需要进一步对所选定的角点进行精确匹配。 RANSAC(RANdom Sample And Consensus)方法是由Fischler和Bolles提出的一种鲁棒性的参数估计方法。它的基本思想是在进行参数估计时，不是不 ...
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2019-01-25 16:01:44
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数据的特征预处理 数据的特征预处理 单个特征 （1）归一化 归一化首先在特征（维度）非常多的时候，可以防止某一维或某几维对数据影响过大，也是为了把不同来源的数据统一到一个参考区间下，这样比较起来才有意义，其次可以程序可以运行更快。 例如：一个人的身高和体重两个特征，假如体重50kg，身高175cm, ...
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2019-01-17 22:42:23
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深度学习 深度学习 定义， 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 循环神经网络RNN 简答题 2. 深度学习的算法步骤 1定义很多函数 2训练函数 3 ...
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2019-01-08 00:13:10
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损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以 ...
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2018-12-24 19:04:06
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单片机产生SPWM算法为基础制作的数字化AC/DC/AC单相变频电源，该电源将公网三相交流电转化为输出电压幅值和频率可独立调节的单相交流电。实验结果表明该电源输出电压波形较理想，实现的调压、调频精度高，反馈灵敏迅速，保护措施齐全有效。重复控制方法具有良好的稳态输出特性和鲁棒性能，尤其是在非线性负载系统中，它能在很大程度上消除输出波形的谐波成分，因而重复控制方法在逆变电源中的应用备受关注。但重复控制
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2018-12-06 14:29:08
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一、定义 数据分箱就是将连续变量离散化。 二、意义 ? 离散特征可变性强，易于模型的快速迭代； ? 稀疏向量运算速度快，方便存储; ? 变量离散化后对异常数据有很强的鲁棒性； ? 特征离散以后，模型会更加稳定； ? 将逻辑回归模型转换成评分卡形式的时候，分箱也是必须的。 三、分类 四、卡方分箱 （1 ...
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2018-11-27 12:26:58
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一、机器学习正则化 无论是机器学习还是深度学习，正则化都是一项关键的技术。其实现阶段，我们的模型都可以在训练集上去的比较好的效果，但我们的模型在测试集上的效果才是我们所关心的。因此正则化就显得尤为重要，正则化可以防止模型过拟合，增加鲁棒性。 总的来说，监督学习的核心原理就是如下公式 ： ... ...
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2018-11-20 13:24:05
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摘要：在这篇论文中，作者提出一种鲁棒视觉跟踪的多任务相关粒子滤波琪跟踪算法（MCPF)。作者首先向我们展示了多任务相关滤波器，该滤波器在训练滤波器模板的时候可以学习不同特征之间的联系。本文提出的MCPF旨在挖掘MCF和粒子滤波的性能，同时使其二者互补。与现存的相关滤波器和粒子滤波器相比，本文提出的算 ...
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2018-11-16 15:09:39
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将人名消歧过程作为一个系统，主要想学习它对消歧过程中的各个阶段的划分，GFAD 是一个面向图的框架，对于元信息缺失，错误信息的存在具有较好的鲁棒性，且不依赖web 环境，也不需要群体数量信息，不需要估计特定的参数或阈值，同时处理同名异名，孤立点问题 ...
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2018-11-07 23:10:29
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对于线性可分的数据而言，我们采用PLA算法也能得到想要分类的效果，但是数据进入的顺序不同，那么得到的分类效果也有所区别，如图1.1所示。我们希望能够找到一条鲁棒性最好的线来对问题进行分类。那么，我们就开始了对这个问题的建模过程了。 图1.1 step1: 用自然语言来表示我们的算法。我们当然希望最终 ...
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2018-10-21 19:41:07
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