1.前言g2o是根据边来保存每一个代价函数，它是在边类中构造误差函数，构造边的时候，会设置顶点、测量值、协方差矩阵等。而在ceres中，用problem类型来构造最终的目标函数。先是使用AddResidualBlock来添加代价函数，代价函数和核函数等构造成目标函数。在ceres中，代价函数就是误差 ...
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2017-08-17 21:29:45
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高级优化在octave中有封装函数，需要代价函数和每个theta对应代价函数的偏导实现，算是一个比较高级的梯度下降算法，免除人·工设定学习率 ...
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2017-08-17 18:38:41
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本文将介绍信息量，熵，交叉熵，相对熵的定义，以及它们与机器学习算法中代价函数的定义的联系。转载请保留原文链接：http://www.cnblogs.com/llhthinker/p/7287029.html 1. 信息量 信息的量化计算： 解释如下： 信息量的大小应该可以衡量事件发生的“惊讶程度”或 ...
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2017-08-04 22:57:22
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我们可以使用代价函数来衡量我们的假设函数的准确性。这取决于x的输入和实际输出y的假设的所有结果的平均差异（实际上是平均值的平均值）。 To break it apart, it is 12 x¯ where x¯ is the mean of the squares of hθ(xi)?yi , o ...
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2017-07-30 00:53:28
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代价函数(cost function)：弄清楚如何用最接近的直线和数据相拟合 线性拟合实际上是一个最小化的问题，使代价函数 （平方误差函数）最小（最小二乘法），采用梯度下降算法可将代价函数J最小化 梯度下降模拟图 在假设函数的参数范围内随机选择一组特定参数，我们以最快下降的方向降低成本函数。每个步骤 ...
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2017-07-18 21:04:00
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批量梯度下降：在梯度下降的每一步中都用到了所有的训练样本。 思想：找能使代价函数减小最大的下降方向（梯度方向）。 ΔΘ = - α▽J α：学习速率 梯度下降的线性回归 线性模型的代价函数： 对于更新项，为什么是 - α▽J ： Θ如果在极值点右边，偏导大于0，则Θ要减去偏导的值（Θ偏大，减去一个正 ...
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2017-07-13 22:49:14
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1 Gradient Checking 说明前面我们已经实现了Linear Regression和Logistic Regression。关键在于代价函数Cost Function和其梯度Gradient的计算。在Gradient的计算中，我们一般採用推导出来的计算公式来进行计算。可是我们看到，推导 ...
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2017-07-13 10:34:47
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一、适用场景 在一张地图中。绘制从起点移动到终点的最优路径，地图中会有障碍物。必须绕开障碍物。 二、算法思路 1. 回溯法得到路径 (假设有路径)採用“结点与结点的父节点”的关系从终于结点回溯到起点，得到路径。 2. 路径代价的估算：F = G+H A星算法的代价计算使用了被称作是启示式的代价函数。 ...
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2017-07-11 21:18:13
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最优化问题 一般优化问题描写叙述 随机动态规划的结构 离散时间系统 离散时间系统代价函数 反馈 第一个栗子随机动态优化问题 第二个栗子确定动态优化问题 第三个栗子来点复杂的无线网络问题 小结 最优化问题 动态规划(Dynamic programming)是用来优化一个随机问题的最优解。随机问题是仅仅 ...
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2017-07-07 21:37:13
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线性回归 即线性拟合，给定N个样本数据（x1,y1）,(x2,y2)....(xN,yN)（x_1,y_1）,(x_2,y_2)....(x_N,y_N)当中xix_i为输入向量，yiy_i表示目标值，即想要预測的值。採用曲线拟合方式，找到最佳的函数曲线来逼近原始数据。通过使得代价函数最小来决定函数 ...
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2017-06-22 19:47:50
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