slam 基本算法 --- 分别使用 【高斯牛顿，g2o】进行曲线拟合 （理论+实践） 一. 曲线拟合 --- 高斯牛顿1.1 问题描述1.2 代码1.3 结果二. 曲线拟合 --- g2o2.1 问题描述2.2 代码定义顶点定义边mian() ---生成观测数据构建图执行优化和结果输出 通过本次简单实践，详解高斯牛顿和g2o的应用 参照《slam14讲 第二版》一. 曲线拟合 — 高斯牛顿1.
## 曲线的特征用机器学习来学习
曲线是数学中的重要概念，它在各个领域中都有广泛的应用。学习一个曲线的特征对于理解和预测曲线的行为非常重要。机器学习是一种强大的工具，可以帮助我们从数据中学习并预测曲线的特征。在本文中，我们将介绍如何使用机器学习来学习曲线的特征，并通过一个代码示例来说明。
### 曲线的特征
在机器学习中，曲线可以表示为一个函数，通常是一个关于自变量x的函数。学习曲线的特征，
原创
2023-07-19 19:37:59
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目录一、引言二、曲线论中曲线的曲率三、曲率计算四、结束语参考资料 一、引言曲率用来描述曲线的弯曲程度。曲线的曲率就是曲线上某点的切线方向角对弧长的旋转速度。通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。曲率越大，曲线的弯曲程度就越大。了解曲率就要建立在认识 Frenet 标架中的三点三线三向量的前提下进行。本文分别给出了各类曲率的基本概念，几何意义和计算公式，并且对不同曲率关系进行了讨论，给出了它们之
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2023-06-08 13:50:59
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## 机器学习特征的符号表示
### 1. 流程概述
在机器学习中，特征是指用来描述样本的属性或特点，它们对于构建模型和预测结果具有重要作用。特征的选择和表示是机器学习中的一个关键问题。本文将介绍机器学习特征的符号表示的基本概念和流程。
下面是特征表示的基本流程，可以用表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2 | 特征选择
原创
2023-08-16 16:13:02
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前言：这篇文章主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。作者也在流行的Fast&Faste
原创
2022-07-22 14:29:43
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本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第23篇，对应第2周第5个视频。“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”前面我们已经学习了多元线性回归，这次视频将学习怎样从多个特征中进行特征选择，以及如何选择回归方程。特征选择还是以卖房子的事情为例，其实我们前面是说房屋面积和售价之间的关系。但是，
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2024-01-29 10:39:50
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高斯混合模型（ Gaussian Mixed Model, GMM ）也是一种常见的聚类算法，与 K均值算法类似，同样使用了 EM 算法进行迭代计算。 高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布（又叫正态分布）的 ， 当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。高斯混合模型样例图1是一个数据分布的样例 ， 如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据，图中所示的椭圆即为高斯分布的二倍标准差所
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2023-11-07 12:06:08
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# 机器学习中的高斯分布
高斯分布，又称正态分布，是统计学中最重要的分布之一。在机器学习中，高斯分布被广泛应用于数据建模、异常检测和生成模型等场景。本文将介绍高斯分布的基本概念、如何在机器学习中应用高斯分布，以及相关的代码示例，同时附带关系图和甘特图。
## 高斯分布的基本概念
高斯分布的数学表达式为：
$$
f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{
深度学习拟合高斯函数的过程涉及多种技术与方法，这对于识别和重建复杂数据分布至关重要。在这篇博文中，我们将详细探讨这个问题的解决过程，从背景定位、演进历程到架构设计、性能攻坚，再到复盘总结与扩展应用。希望通过这个过程，能够帮助更多的开发者和研究者掌握深度学习在高斯函数拟合中的应用。
## 背景定位
为了更好地理解深度学习拟合高斯函数的重要性，我们需要分析一下业务场景。高斯函数在统计分析、信号处理
# 机器学习拟合的完整流程
机器学习拟合是指将机器学习算法应用于具体的数据集，以实现模型的训练、优化和预测。在这一过程中，我们需要遵循一系列步骤。本文将详细讲解如何实现机器学习拟合，并提供需要的代码示例和解释。
## 机器学习拟合流程表
以下是实现机器学习拟合的主要步骤表格：
| 步骤 | 描述 | 时间安排 |
|
原创
2024-10-21 05:48:20
60阅读
一、k-means聚类的缺点2维k-means模型的本质是，它以每个簇的中心为圆心，簇中点到簇中心点的欧氏距离最大值为半径画一个圆。这个圆硬性的将训练集进行截断。而且，k-means要求这些簇的形状必须是圆形的。因此，k-means模型拟合出来的簇(圆形)与实际数据分布(可能是椭圆)差别很大，经常出现多个圆形的簇混在一起，相互重叠。总的来说，k-means存在两个缺点，使得它对许多数据集(
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2023-10-09 16:38:52
267阅读
本算法针对于具有高度重叠区域斑点的检测。采用迭代LoG处理图像削弱重叠区域，随后采用单边高斯核（USG核）继续处理，抑制重叠区域和鞍区，从而使斑点完全分离，随后采用阈值分割技术，提取斑点，最终实现斑点检测。 1.迭代LoG核的演变高斯拉普拉斯（Laplacian of Gaussian, LoG）算子，其中 是拉普拉斯算子，G表示为标准差为σ的二维高斯函数
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2024-01-04 11:33:33
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目录例一例二总结 参考学习b站：数学建模学习交流例一找出y和x之间的拟合曲线Excel放入matlab矩阵里： 给出随机数生成的用法：%（1）randi : 产生均匀分布的随机整数（i = int）
%产生一个1至10之间的随机整数矩阵，大小为2x5；
s1 = randi(10,2,5);
%产生一个-5至5之间的随机整数矩阵，大小为1x10；
s2 = randi([-5,5],1,10
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标。1 简要目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标。然而，分类网络更喜欢平移不变性，而忽略了位置信息，因此直接使用提取的特征进行融合会影响性能。在今天分享中，研究者提出了一个新的网络来解决
原创
2022-10-18 16:13:23
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线性回归中，我们假设Y满足以sita*X为均值的高斯分布。也就是假设P（Y|X）~N（sita*X,yita）。这种假设拟合P（Y|X）的方法我们称为判别法。有这么一种方法，尝试去假设X的分布情况，也就是假设拟合P（X|Y）。这就是生成模型。使用生成模型，得到拟合分布P（X|Y）之后，我们再使用bays规则，求得某个新样本属于某个标签的概率：然后，取其中概率最大的类作为分类结果： 高斯
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2023-10-11 08:25:03
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常见的线性模型： 求解方式有两种，一种是计算均方误差（MSE），使得均方误差最小。 图1 找到梯度为零的点即可。而之前一直比较模糊的最大似然法也比较清楚了。一般线性模型，我们假定误差项是符合高斯分布的，高斯分布的概率密度函数为： 这里x即为原始值， 为估计值，原始描述的是原始点在均值周围的分布，现在改成估计值围绕
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2024-04-10 21:52:22
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EM(expectationmaximization algorithm)算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，
用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大，所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。
一、EM算法的推导
用X=(x1，x2，…，xn)表
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2023-12-24 13:34:29
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class sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor(
kernel=None,
*,
alpha=1e-10,
optimizer='fmin_l_bfgs_b',
n_restarts_optimizer=0,
normalize_y=False,
copy_X_tra
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2024-04-09 01:04:31
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高斯混合模型（
Gaussian Mixed Model
，
GMM
）也是一种常见的聚类算法，与K
均值算法类似，同样使用了
EM
算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布（又叫正态分布）的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 图
5.6是一个数据分布的样例，如果
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2023-10-20 23:41:24
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Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB多项式分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.ComplementNB补集朴素贝叶斯linear_model.Ba
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2023-10-10 17:34:24
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