原文:NDT(Normal Distributions Transform)算法原理與公式推導

正態分布變換 NDT 算法是一個配准算法,它應用於三維點的統計模型,使用標准最優化技術來確定兩個點雲間的最優的匹配,因為其在配准過程中不利用對應點的特征計算和匹配,所以時間比其他方法快。下面的公式推導和MATLAB程序編寫都參考論文:The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顧一下算法推 ...

2017-12-18 14:54 4 10225 推薦指數:

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XGBoost原理公式推導

 本篇文章主要介紹下Xgboost算法原理公式推導。關於XGB的一些應用場景在此就不贅述了,感興趣的同學可以自行google。下面開始: 1.模型構建 構建最優模型的方法一般是最小化訓練數據的損失函數,用L表示Loss Function(),F是假設空間: \[L = min_ ...

Tue Apr 09 00:48:00 CST 2019 0 835
GAN 原理公式推導

Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能詳的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在這兩年更是深度學習中最熱門的東西,仿佛什么東西都能由 GAN 做出來。我最近剛入門 GAN,看了些資料,做一些筆記。 可以參考另一篇,GAN原理 ...

Sat May 11 20:17:00 CST 2019 0 1518
FFM原理公式推導

上一篇講了FM(Factorization Machines),今天說一說FFM(Field-aware Factorization Machines )。 回顧一下FM: \begin{equa ...

Mon Jan 01 01:08:00 CST 2018 1 7916
使用正態分布變換(Normal Distributions Transform)進行點雲配准

  正態分布變換算法是一個配准算法,它應用於三維點的統計模型,使用標准優化技術來確定兩個點雲間的最優的匹配,因為其在配准過程中不利用對應點的特征計算和匹配,所以時間比其他方法快。下面是PCL官網上的一個例子,使用NDT配准算法將兩塊激光掃描數據點雲匹配到一起。   先下載激光掃描數據集 ...

Thu Dec 14 23:34:00 CST 2017 0 4677
AdaBoost 算法原理推導

AdaBoost(Adaptive Boosting):自適應提升方法。 1、AdaBoost算法介紹 AdaBoost是Boosting方法中最優代表性的提升算法。該方法通過在每輪降低分對樣例的權重,增加分錯樣例的權重,使得分類器在迭代過程中逐步改進,最終將所有分類器線性組合得到最終分類器 ...

Sun Jul 05 23:46:00 CST 2015 0 13089
Adaboost 算法原理推導

轉自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法原理推導 0 引言 一直想寫Adaboost來着,但遲遲未能動筆。其算法思想雖然簡單:聽取多人意見,最后綜合決策,但一般書上對其算法 ...

Wed May 18 23:45:00 CST 2016 2 14424
 
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