0.SLAM中SVD进行最小二乘的应用 在SLAM应用中,计算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)时,都会用到最小二乘 1.背景 对一堆观测到的带噪声的数据进行最小二乘拟合 2.理论模型 ...
一 前言 老生常谈,现在很多写博客的人根本就不管自己抄过来的对不对,有些甚至连转载出处都不标,错误逐渐传播,图片通通copy,影响极其恶劣,令人作呕。正如现在要找一篇数学上证明SVD的文章都很难找到,全都是给你直接讲 直观理解 和所谓的 内涵 ,搞来搞去就是复制黏贴那些已经有过的东西,转载的人可能根本连这些自己发的都还搞不懂,滑天下之大稽 二 推导 定理:设 X n p ,rank X r ,且 ...
2019-11-05 21:26 0 280 推荐指数:
0.SLAM中SVD进行最小二乘的应用 在SLAM应用中,计算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)时,都会用到最小二乘 1.背景 对一堆观测到的带噪声的数据进行最小二乘拟合 2.理论模型 ...
前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状 ...
转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇 ...
标签: SVD推荐系统 出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43083603 前面文章SVD原理及推导已经把SVD的过程讲的很清楚了,本文介绍如何将SVD应用于推荐系统中的评分 ...
转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇 ...
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SVM 是一块很大的内容,网上有写得非常精彩的博客。这篇博客目的不是详细阐述每一个理论和细节,而在于在不丢失重要推导步骤的条件下从宏观上把握 SVM 的思路。 1. 问题由来 SVM (支持向量机) 的主要思想是找到几何间隔最大的超平面对数据进行正确划分,与一般的线性分类器相比 ...