https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/53422070…

ACM算法分类:http://www.kuqin.com/algorithm/20080229/4071.html 一: 拟合一个平面:使用SVD分解,代码里面去找吧 空间平面方程的一般表达式为: Ax+By+Cz+D=0; 则有: 平面法向量为n=(A,B,C). 第一种方法: 对于空间中n个点(n3) 空间中的离散点得到拟合平面,其实这就是一个最优化的过程.即求这些点到某个平面距离最小和的问题.由此,我们知道一个先验消息,那就是该平面一定会过众散点的平均值.接着我们需要做的工作就是求这个平面…

数据的平面拟合 Plane Fitting 看到了一些利用Matlab的平面拟合程序 http://www.ilovematlab.cn/thread-220252-1-1.html…

常见的平面拟合方法一般是最小二乘法.当误差服从正态分布时,最小二乘方法的拟合效果还是很好的,可以转化成PCA问题. 当观测值的误差大于2倍中误差时,认为误差较大.采用最小二乘拟合时精度降低,不够稳健. 提出了一些稳健的方法:有移动最小二乘法(根据距离残差增加权重):采用2倍距离残差的协方差剔除离群点:迭代重权重方法. MainWindow中的平面拟合方法,调用了ccPlane的Fit方法. void MainWindow::doActionFitPlane() { doComputePlaneO…

tensorflow 已经发布了 2.0 alpha 版本,所以是时候学一波 tf 了.官方教程有个平面拟合的类似Hello World的例子,但没什么解释,新手理解起来比较困难. 所以本文对这个案例进行详细解释,对关键的numpy, tf, matplotlib 函数加了注释,并且对原始数据和训练效果进行了可视化展示,希望对你理解这个案例有所帮助. 因为 2.0 成熟还需要一段时间,所以本文使用的是 tf 1.13.1 版本,Python 代码也从 Python 2 迁移到了 Python 3…

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的…

原文:Matlab随笔之插值与拟合(上) 1.拉格朗日插值 新建如下函数: function y=lagrange(x0,y0,x) %拉格朗日插值函数 %n 个节点数据以数组 x0, y0 输入(注意 Matlat 的数组下标从1开始), %m 个插值点以数组 x 输入,输出数组 y 为 m 个插值 n=length(x0);m=length(x); :m z=x(i); s=0.0; :n p=1.0; :n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end…

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书的勘误表. [内容简单介绍]本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法,内容涉及几何变换.灰度变换.图像增强.图像切割.图像去噪.小波变换.形态学处理.多尺度融合.偏微分方程应用.正交变换与图像压缩.边缘及轮廓检測.图像复原.图像去雾.多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题.全部算法均配有完整的MATLAB实现代码.并以此为基础具体介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的用法,便于读者学习与实践.此外,本书还提供了丰富的…

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损…