PCA (Principal Component Analysis) 主成份分析 也称为卡尔胡宁-勒夫变换（Karhunen-Loeve Transform），是一种用于探索高维数据结构的技术。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化。还可以用于数据压缩，数据预处理等。PCA可以把可能具有相关性的高维 ...
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2017-08-22 01:50:08
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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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转自http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它 ...
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2017-08-12 22:51:48
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（图片from http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html） 假设x是二维的，那么上述公式为： =cov（x0，x1），是x1和x0的协方差。 单高斯分布 假设特征x是一维（仅仅考虑点的x坐标）的，高斯分布是：（from这篇博 ...
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2017-08-06 18:10:56
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一、协方差 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？（你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的） 协方差定义：Cov(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))] 公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“ ...
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2017-08-06 18:05:37
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转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论：向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化（normalization）和归一化 数据的 ...
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2017-07-19 23:21:24
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前记： 全称：pls partial least squares method； 核心算法：NiPALS（Nonlinear Ilerative Partial Least Squares algorithm） 适用领域：经济学、机械控制技术、药物设计、计量化学、生物医学等； 原理：最小二乘法（最小 ...
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2017-07-19 14:11:05
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近期看了一篇文章《spatiograms versus histograms for region-based tracking》,在此把这篇文章的核心思想及算法推理进行整理。 空间直方图 传统直方图可视为零阶空间直方图，二阶空间直 方图包含直方图每一个bin的空间均值和协方差。这样的空间信息能获取 ...
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2017-07-07 19:51:01
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一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为 ...
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2017-07-06 18:40:45
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一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提 ...
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2017-06-30 00:59:41
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