(1)下采样  Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格,然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点,这样体素内所有点就用一个重心点来表示,进行下采样的来达到滤波的效果,这样就大大的减少了数据量,特别是在配准,曲面重建等工作之前作为预处理,可以很好的提高程序的运行速度, #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> int main(int argc, char*…

三个不同的估计框架. MLE最大似然估计:根据训练数据,选取最优模型,预测.观测值D,training data:先验为P(θ). MAP最大后验估计:后验概率. Bayesian贝叶斯估计:综合模型.权重叠加. Coin Toss Problem 扔硬币问题 硬币不均匀,P(H正面)=θ 若所投硬币序列为HHTHHT. 可以看出,若由人直接感官判断,正面概率为2/3.这其中包含了MLE思想. 由MLE严格推导可以得出正面概率确实为2/3. MAP近似到MLE 当n足够大时,先验P(θ)可以忽略…

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困…

Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间.类似地,对于SURF特征,常见的是64维的描述子,它也将占用256bytes的空间.如果一幅图像中有1000个特征点(不要惊讶,这是很正常的事),那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用…

http://www.cnblogs.com/xuxm2007/archive/2012/03/04/2379143.html 原文地址如上: 关于Hadoop中的采样器 .为什么要使用采样器 在这个网页上有一段描述比较靠谱 http://www.philippeadjiman.com/blog/2009/12/20/hadoop-tutorial-series-issue-2-getting-started-with-customized-partitioning/ 简单的来说就是解决"How…

按数值排序 示例:按气温字段对天气数据集排序问题:不能将气温视为Text对象并以字典顺序排序正统做法:用顺序文件存储数据,其IntWritable键代表气温,其Text值就是数据行常用简单做法:首先,增加偏移量以消除所有负数:其次,在数字面前加0,使所有数字的长度相等:最后,用字典法排序.streaming的做法:-D mapred.text.key.comparator.options="-k1n -k2nr" 第一个year字段按数值顺序排序,第二个temp字段按数值顺序方向排序…

Partition所处的位置 Partition位置 Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce.这就对partition有两个要求: 1)均衡负载,尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce. 2)效率,分配速度一定要快. Mapreduce提供的Partitioner Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner.除了这个mapreduce还提供了3种partitioner.如下图所示: patition类结构 1. Partiti…

Partition所处的位置 Partition位置 Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce.这就对partition有两个要求: 1)均衡负载,尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce. 2)效率,分配速度一定要快. Mapreduce提供的Partitioner Mapreduce默认的partitioner是HashPartitioner.除了这个mapreduce还提供了3种partitioner.如下图所示: patition类结构 1. Partiti…

我们已经知道SIFT算法采用128维的特征描述子,由于描述子用的是浮点数,所以它将会占用512字节的空间.类似的SUFR算法,一般采用64维的描述子,它将占用256字节的空间.如果一幅图像中有1000个特征点,那么SIFT或SURF特征描述子将占用大量的内存空间,对于那些资源紧张的应用,尤其是嵌入式的应用,这样的特征描述子显然是不可行的.而且,越占有越大的空间,意味着越长的匹配时间. 但是实际上SIFT或SURF的特征描述子中,并不是所有维都在匹配中有着实质性的作用.我们可以用PCA.LDA等特…

sigma-delta adc的原理,就是通过一种结构把量化噪声调制到频谱的高端,也即对量化噪声而言,sdm是一个高通滤波器,而对基带信号则等价为一个全通滤波器,这样等价的基带信号的量化噪声就很小了,就可以得到很高的信噪比. sdm(sigma-delta modulator)adc的弱点在于它很难做得快,因为一般的过采样率要求至少16倍,多bit的话(16b),一般都需要32倍(因具体系统结构不同会有较大的变化),这样一个2M的信号带宽就需要64M的采样频率,这样对ota的要求(dc gain…