这一节,在熟悉了Featue maps相关概念之后,我们将开始学习基于EKF的特征图SLAM算法. 1. 机器人,图和增强的状态向量 随机SLAM算法一般存储机器人位姿和图中的地标在单个状态向量中,然后通过一个递归预测和量测过程来估计状态参数.其中,预测阶段通过增量航迹估计来处理机器人的运动,并增加了机器人位姿不确定性的估计.当再次观测到Map中存储的特征后,量测阶段,或者叫更新阶段开始执行,这个过程可以改善整个的状态估计.当机器人在运动过程中观测到新特征时,便通过一个状态增强的过程将新观测的特…

特征图(或者叫地标图,landmark maps)利用参数化特征(如点和线)的全局位置来表示环境.如图1所示,机器人的外部环境被一些列参数化的特征,即二维坐标点表示.这些静态的地标点被观测器(装有传感器的机器人)利用多目标跟踪的方法跟踪,从而估计机器人的运动. Fig.1 Feature maps. 机器人的定位是通过建立传感器观测特征和图map中特征之间的关系来确定的.预测特征的位置和量测特征位置之间的差别被用来计算机器人的位姿.这种方式,类似于多目标跟踪问题,但是不想传统的多目标跟踪问题,这…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----…

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言…

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选…

最近在读<SRE Google运维解密>第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法,文章对比了几种负载均衡的算法,其中随机选择算法,非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图,下面是我的代码: # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法,并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint(1,301,size = (300,225) ) a = {} for i…

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍: (一)建模方法: model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=n,max_depth =m) model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',train…

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做…

0-写在前面 随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器.该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出.简单来说,是一种bagging的思想,采用bootstrap,生成多棵树,CART(Classification And Regression Tree)构成的.对于每棵树,它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的,这意味着,总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中,也可能从未出现在一棵树的训练集中.对于一个有n行的数据集,out of…