手推LR及SVM
LR: LR的目標是最小化模型分布和經驗分布之間的交叉熵，LR基於概率理論中的極大似然估計。首先假設樣本為0或者1的概率可以用sigmoid函數來表示，然后通過極大似然估計的方法估計出參數的值，即讓模型產生的分布P(Y|X)盡可能接近訓練數據的分布。 SVM: SVM的目標 ...
原文：[ICP]手推SVD方法
該方法源於 Least Squares Rigid Motion Using SVD ，原文推導十分詳細，這里自己也仔細推導了一遍，有些地方加以注釋整理。 問題定義 假設我們有兩個點雲集合 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 推薦指數：
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