手推LR及SVM
LR: LR的目标是最小化模型分布和经验分布之间的交叉熵，LR基于概率理论中的极大似然估计。首先假设样本为0或者1的概率可以用sigmoid函数来表示，然后通过极大似然估计的方法估计出参数的值，即让模型产生的分布P(Y|X)尽可能接近训练数据的分布。 SVM: SVM的目标 ...
原文：[ICP]手推SVD方法
该方法源于 Least Squares Rigid Motion Using SVD ，原文推导十分详细，这里自己也仔细推导了一遍，有些地方加以注释整理。 问题定义 假设我们有两个点云集合 mathcal P left mathbf p , mathbf p , ldots, mathbf p n right 和 mathcal Q left mathbf q , mathbf q , ldots ...
2019-10-21 16:59 3 626 推荐指数：
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