1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica和MATLAB.Maple并称为三大数学软件. 软件名称 Mathematica 开

示例1:求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明.这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值.从这个方程很容易看出来当x=10时,f(x)取得最小值0.这个方程虽然没有什么实际意义,但是为了演示Ceres库还是很不错的例子. 1.编写一个g(x)=10-x的残差方程.代码如下: structCostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) c

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h

由于不方便放链接,更好的阅读体验请查看:自动化专业如何转SLAM或机器学习岗? 本文来自知乎上的同名问题,原文链接: https://www.zhihu.com/question/266685012/answer/336327001 题主是北京某985理工类高校自动化专业本硕(硕士专业是控制工程),刚刚毕业半年左右,第一份工作是在一家创业型机器人小公司做控制工程师.工作内容很杂,主要是一些stm32开发和信号处理之类的工作,这家公司管理混乱,而且公司缺乏技术上经验丰富的老员工,作为一个刚刚毕业的

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

前言 JS 中最基础的异步调用方式是 callback,它将回调函数 callback 传给异步 API,由浏览器或 Node 在异步完成后,通知 JS 引擎调用 callback.对于简单的异步操作,用 callback 实现,是够用的.但随着负责交互页面和 Node 出现,callback 方案的弊端开始浮现出来. Promise 规范孕育而生,并被纳入 ES6 的规范中.后来 ES7 又在 Promise 的基础上将 async 函数纳入标准.此为 JavaScript 异步进化史. 同步

今天完成了机器人视觉的所有课程以及作业,确实是受益匪浅啊! 最后一个话题是Bundle Adjustment. 机器人视觉学中,最顶尖的方法. 1.基于非线性优化的相机位姿估计 之前已经在拟合一篇中,已经补完了非线性最小二乘拟合问题.Bundle Adjustment,中文是光束平差法,就是利用非线性最小二乘法来求取相机位姿,三维点坐标.在仅给定相机内部矩阵的条件下,对四周物体进行高精度重建.Bundle Adjustment的优化目标依旧是最小重复投影误差. 与利用non-linear mea

最小二乘法的概念 最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性. 线性最小二乘的解是closed-form即x=(A^T A)^{-1}A^Tb, 而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解. 最小二乘法的方法有 迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和. 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以) 高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二

注: 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田<机器学习基石>课程. 笔记原作者:红色石头 微信公众号:AI有道 上节课,主要介绍了在有noise的情况下,VC Bound理论仍然是成立的.同时,介绍了不同的error measure方法.本节课介绍机器学习最常见的一种算法:Linear Regression. 一.线性回归问题 在之前的Linear Classification课程中,讲了信用卡发放的例子,利用机器学习来决定是否给用户发放信用卡.本节课仍然引入信用卡的例子,来解决给用户发放信用卡

1.自动微分(AD) 作者:李济深链接:https://www.zhihu.com/question/48356514/answer/125175491来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 开源里面比较干净的Forward Mode实现应该是ceres-solver里的的Jet[1]了.文件注释里解释得很详细.Reverse Mode比较成熟的实现是Stan[3]的.Adept[2]的实现思路有点意思,速度上跟Stan差不多(Stan在对节点函数上做了更

http://blog.sina.com.cn/s/blog_aed5bd1d0102vid7.html 1.多项式拟合范例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 17, 1) y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58,

前言 JS 中最基础的异步调用方式是 callback,它将回调函数 callback 传给异步 API,由浏览器或 Node 在异步完成后,通知 JS 引擎调用 callback.对于简单的异步操作,用 callback 实现,是够用的.但随着负责交互页面和 Node 出现,callback 方案的弊端开始浮现出来. Promise 规范孕育而生,并被纳入 ES6 的规范中.后来 ES7 又在 Promise 的基础上将 async 函数纳入标准.此为 JavaScript 异步进化史. 同步

非线性最小二乘函数  lsqnonlin  格式x = lsqnonlin(fun,x0) %x0 为初始解向量:fun为,i=1,2,-,m,fun返回向量值F,而不是平方和值,平方和隐含在方法中,fun的定义与前面相同.   x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub) %lb.ub定义x的下界和上界:.  x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub,options) %options为指定优化参数,若x没有界,则lb=[ ],ub=[ ].  [x,resnorm] =

1.多项式拟合 对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z

Ceres Solver: 高效的非线性优化库(二)实战篇 接上篇: Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 如何求导 Ceres Solver提供了一种自动求导的方案,上一篇我们已经看到. 但有些情况,不能使用自动求导方案.另外两种方案:解析求导和数值求导. 1. 解析求导 有些情况无法定义模板代价函数.比如残差函数是库函数,你无法知道.此时我们可以构建一个NumericDiffCostFunction,例如\[f(x)=10-x\].上面的例子变成 struct Numeric

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7588865 http://blog.csdn.net/ximenchuixuezijin/article/details/7246663 http://blog.csdn.net/peterli_xue/article/details/7528624 给出从不同视角拍摄的,描述同一个场景的一系列图片,bundle adjustment可以根据所有点在图像中的投影作为标准,同时提炼出描述场景结构的

A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Network时s 本文全面概述了深度神经网络的压缩方法,主要可分为参数修剪与共享.低秩分解.迁移/压缩卷积滤波器和知识精炼,论文对每一类方法的性能.相关应用.优势和缺陷等方面进行了独到分析. 研究背景 在神经网络方面,早在上个世纪末,Yann LeCun 等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编.至于深度学习的概念是由 Geoffrey Hinton 等人首次提出

20190906 Matplotlib 学习总结 第一部分: 参考连接: Introduction to Matplotlib and basic line https://www.jianshu.com/p/aa4150cf6c7f?winzoom=1 (简书) 示例一:坐标单线 代码: """ first example """ """ 坐标单线 """ plt.plot([1,2,

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20