写得很简短，没看到结论 用的VINS-MONO 测试在已有数据集上，实验的变量是，不同的图像质量 图像质量和传输时间，处理时间，和SLAM误差的关系。 就是说，图像压缩是可以放进来考虑的一件事情 ...
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2020-04-24 14:35:05
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，是一个专门解决二分类的分类算法。逻辑回归使用一个函数来归一化y值，使y的取值在区间(0,1)内，这个函数称为Logistic函数(logistic functio ...
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2020-04-23 21:06:57
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double形变量所表示的浮点数要比float精准一些 数据类型 占用空间 有效数字范围 float 4字节 31位有效数字 double 8字节 63～64位有效数字 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>int main(){ //单精度浮点型 float pi= ...
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2020-04-23 18:47:44
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Loss函数 定义： 用法很简单，就是计算均方误差平均值，例如 Metrics函数 Metrics函数也用于计算误差，但是功能比Loss函数要复杂。 定义 这个定义过于简单，举例说明 输出结果 这个结果等价于 这是因为Metrics函数是 状态函数 ，在神经网络训练过程中会持续不断地更新状态，是有记 ...
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2020-04-22 19:55:00
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 连续变量预测——回归 离散变量预测——分类 线性回归 我的理解是通过对一个事物的连续观察，得出它的某个属性的浮动范围，并预测出下次的浮动范围在哪 因为机器预测和真实值会有误差，所以会用到梯度下降的方法来减少误差 沿着梯度相 ...
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2020-04-22 12:59:04
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基本形式 线性模型，具有更好的可解释性，每个参数有表示的意义。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 要训练w使得代价函数最小，如何选一个w使得代价函数最小？ 最小均方算法(LMS)。基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法” 然而，显示生活中很多XTX不是满秩 ...
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2020-04-22 00:22:10
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。 (1)监督学习的分类：回归算法与分类算法 回归算法的简介： 回归算法与分类算法的区别： （2）回归算法的具体应用：房价预测、销售额预测、 （3）回归算法的定义: (4)预测值与真实值存在一定误差： （5）误差计算方法与优 ...
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2020-04-21 18:48:39
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 (1)回归与分类的区别 （2）线性回归的应用 ①房价预测②贷款额度预测③销售额预测④面积与房价的关系 （3）矩阵的乘积运算 （4）线性回归关系模型 （5）损失函数 可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小 2.思考线性回归 ...
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2020-04-21 12:38:20
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 · 我们先了解回归算法： · 课上老师举了线性回归的应用：①房价预测；②销售额预测；③贷款额度预测； 我们可以发现做线性回归，需要的数据都应该为连续型，最终要预测的因素成为目标值，把影响的因素成为特征；如果影响的因素只有一 ...
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2020-04-20 23:21:56
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什么是机器学习？ 定义是从数据中寻找关系f(x)，在新数据中根据f(x)做出预测。我认为机器学习根基就是大数定律，在一部分数据寻找得规律可以一定程度反映出全局数据得特性。 那怎样去寻找这种关系呢？ 机器学习的分类 一、有监督学习 有监督学习就是训练数据对应的有label，在训练过程中根据label来 ...
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2020-04-19 14:33:46
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