这一章先从最简单的回归开始，也就是基于普通最小二乘的线性回归。f(x)=w0x0+w1x1+w2x2+....。问题就在于求W矩阵。平方误差求导可得：W估计=（X^TX）^-1X^Ty。自写模块代码如下： 1 #!/usr/bin/env python 2 #-*-coding:utf-8 -*- ...
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2018-11-29 12:34:51
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一、线性方程 Θ1，Θ2，。。。为参数，Θ0为偏置，x1,x2,...xn为特征 若在二维平面中，一个特征，找出一条最合适的直线去拟合我们的数据 所在三维平面中，两个特征，找出一个最合适的平面去拟合我们的数据。 二、误差 真实值和预测值之间肯定存在差异 对每个样本来说： （1） 误差ε符合：独立，同 ...
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2018-11-28 19:41:45
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1.目标函数（objective function）或准则（criterion） 要最小化或最大化的函数 最小化时，我们也把它称为代价函数（cost function）、损失函数（loss function）或误差函数（error function） 一个上标 ? 表示最小化或最大化函数的 x 值。 ...
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2018-11-28 12:21:45
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MMS-F-Q系列无线倾角传感器请添加链接描述说明书1、产品简介:无线倾角传感器请添加链接描述采用最先进的无线物联网技术——LORA技术，同时具有低功耗和长距离通信的特性，通信距离可达5km，传感器内置单/双通道地球引力倾斜单元，通过测量静态重力加速度，转换成倾角变化。从而可以测量传感器输出相对于水平面的倾斜角度。能实时输出当前的姿态倾角。无线倾角传感器使用简单，是角度物理量检测和监测的理想选择，
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2018-11-28 12:19:07
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今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac，输入3d点、2d点、相机内参、相机畸变，输出r、t之后 用projectPoints，输入3d点、相机内参、相机畸变、r、t，输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 ...
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2018-11-27 20:58:41
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服务机器人实际上是多种技术的融合和实现，包括定位导航、语音交互、运动控制、后台调度管理、多传感器融合、通信等多领域的技术。要让产品理想落地及商用，这些技术缺一不可。今天我们就先来探讨下服务机器人的定位导航技术。 ...
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2018-11-27 14:53:31
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一、神经网络1.为了进行梯度下降，误差函数不能是离散的，而必须是连续的。误差函数必须是可微分的。同时，要将离散预测变成连续预测，方法是将激活函数从阶跃函数变成S函数。 2.最大似然法：选出实际发生的情况所对应的概率更大的模型。 3.交叉熵(损失函数)：将得到的概率取对数，对它们的相反数进行求和。准确 ...
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2018-11-26 22:09:27
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算法： (1) 随机选择k个初始中心点。(2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 把中心点转移到得到的cluster内部的数据点的平均位置。(4) 重复以上步骤，直到每一类中心在每次迭代后变化不大为止。 k值确定：拐点图：组内误差平方和，SSE（sum ...
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2018-11-26 13:47:04
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1. 最小二乘 $Ax=b$ 经常会没有解，当方程个数大于未知数个数，也即 $m n$ 时，列空间并不是 $R^m$ 空间的全部，因此 $b$ 可能不在列空间中，这时候方程组就无解，但我们不应该就此而停止。 也就是误差 $e = b Ax$ 并不总是能得到 0，这时候，如果误差 $e$ 的长度尽可能 ...
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2018-11-26 00:21:09
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ICP算法主要用于点云精配准，精度很高，但是相应的缺点就是迭代过程中容易陷入局部极值。具体的ICP算法推导过程很多书上都有，就不再详述了，此次仿真用的是SVD分解的方法。 直接贴代码： rotate.m 仿真结果（配准前和配准后）： 旋转矩阵（真值和配准结果） 误差：err=0.00019434 注 ...
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2018-11-25 23:57:51
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