相机标定——数学原理及公式推导篇
相机标定——数学原理及公式推导篇 一、相机标定的目的 我们首先要明白两个问题：1、相机是如何成像的？2、相机标定的目的是什么？ 1、相机是如何成像的呢？ 相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系 ...
原文：SVM数学原理推导
. . 支撑向量机SVM Support Vector Machine 支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 支撑向量机SVM有两种：Hard Margin SVM和Soft Margin SVM，对于第一种严格的支撑向量机算法主要解决的是线性可分的数据问题，而第二种 ...
2019-08-17 12:48 0 1846 推荐指数：
相关推荐
机器学习多元线性回归的数学原理推导
可以知道，KNN算法是一种非参数学习的算法，而多元线性回归算法是一种参数学习的算法，另外KNN算法没有 ...
PCA主成分分析算法的数学原理推导
PCA(Principal Component Analysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理 ...
GBDT的数学原理
一、GBDT的原理 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起 ...
PCA的数学原理
原帖地址：http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）是 ...
通信的数学原理
1.信噪比SNR（siginal-nose ratio）：指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。 2.脉冲编码调制(Pulse Code Modulation）、脉冲位置调制（pulse p ...
[机器学习]SVM---硬间隔最大化数学原理
注：以下的默认为2分类 1、SVM原理： (1)输入空间到特征空间得映射 所谓输入空间即是输入样本集合，有部分情况输入空间与特征空间是相同得，有一部分情况二者是不同的，而模型定义都是定义到特征空间的，特征空间是指所有的输入特征向量，特征向量是利用数值来表示的n维向量，输入空间到特征空间的映射 ...
opencv——PCA（主要成分分析）数学原理推导
引言： 最近一直在学习主成分分析（PCA），所以想把最近学的一点知识整理一下，如果有不对的还请大家帮忙指正，共同学习。 首先我们知道当数据维度太大时，我们通常需要进行降维处理，降维处理的方式有很多 ...