0.SLAM中SVD進行最小二乘的應用 在SLAM應用中,計算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)時,都會用到最小二乘 1.背景 對一堆觀測到的帶噪聲的數據進行最小二乘擬合 2.理論模型 ...
一 前言 老生常談,現在很多寫博客的人根本就不管自己抄過來的對不對,有些甚至連轉載出處都不標,錯誤逐漸傳播,圖片通通copy,影響極其惡劣,令人作嘔。正如現在要找一篇數學上證明SVD的文章都很難找到,全都是給你直接講 直觀理解 和所謂的 內涵 ,搞來搞去就是復制黏貼那些已經有過的東西,轉載的人可能根本連這些自己發的都還搞不懂,滑天下之大稽 二 推導 定理:設 X n p ,rank X r ,且 ...
2019-11-05 21:26 0 280 推薦指數:
0.SLAM中SVD進行最小二乘的應用 在SLAM應用中,計算Homography Matrix,Fundamental Matrix,以及做三角化(Triangulation)時,都會用到最小二乘 1.背景 對一堆觀測到的帶噪聲的數據進行最小二乘擬合 2.理論模型 ...
前篇已經對EM過程,舉了扔硬幣和高斯分布等案例來直觀認識了, 目標是參數估計, 分為 E-step 和 M-step, 不斷循環, 直到收斂則求出了近似的估計參數, 不多說了, 本篇不說栗子, 直接來推導一波. Jensen 不等式 在滿足: 一個 concave 函數, 即 形狀 ...
轉載請聲明出處http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在網上看到有很多文章介紹SVD的,講的也都不錯,但是感覺還是有需要補充的,特別是關於矩陣和映射之間的對應關系。前段時間看了國外的一篇 ...
標簽: SVD推薦系統 出處http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43083603 前面文章SVD原理及推導已經把SVD的過程講的很清楚了,本文介紹如何將SVD應用於推薦系統中的評分 ...
轉載請聲明出處http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在網上看到有很多文章介紹SVD的,講的也都不錯,但是感覺還是有需要補充的,特別是關於矩陣和映射之間的對應關系。前段時間看了國外的一篇 ...
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SVM 是一塊很大的內容,網上有寫得非常精彩的博客。這篇博客目的不是詳細闡述每一個理論和細節,而在於在不丟失重要推導步驟的條件下從宏觀上把握 SVM 的思路。 1. 問題由來 SVM (支持向量機) 的主要思想是找到幾何間隔最大的超平面對數據進行正確划分,與一般的線性分類器相比 ...