局部加权回归Loess对比MFCC三角滤波(吴恩达机器学习中说，Loess算法用到了aircraft的自动驾驶中)
局部加权回归（Loess）：Loess的目标是最小化， 其中的作用是使预测点的临近点在最小化目标函数中贡献大：Loess更加注重临近点的精确拟合。这个算法中最神奇的就是这个w，局部相关性w很像高斯模板中心到边缘（3*sigma+1）/2的局部相关性，也就相关性关注（起作用），其他不关注（不起作用）；...
PCL学习笔记——点云数据通过贪婪三角投影算法生成三角网格
PointCloud和PCLPointCloud2区别:一、PointCloud:Public Attributes:pcl::PCLHeader header( The point cloud header. )std::vector< PointT, Eigen::aligned_allo...
CRC算法 个人学习笔记 直接法、查表法注意点
CRC检验码主要是用在数据校验中，用于判断对应数据是否发生传输错误，详细的介绍百度就可以。本文主要是记录我个人在这几天学习使用CRC的过程中遇到的问题。各位在阅读时如果有发现问题，可在评论区留言，谢谢。1、CRC算法会根据选择生成的检验码的长度，需要设置一个生成多项式，一般会使用国际上几个大厂或者行...
小白最优化学习（四） 算法学习 不精确一维搜索方法
一、什么是不精确一维搜索方法一维搜索方法是 求函数的最小值，来得到最优步长，不精确一维搜索方法，即保证目标函数在每次迭代有满意的下降量的方法。到一次满意的水平，就是可接受步长。二、几个不精确一维搜索方法的准则 引用地址line search（一维搜索，或线搜索）是最优化（Optimization）...
强化学习Q-Learning算法详解
https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149（ 欢迎关注博主主页，学习python视频资源，还有大量免费python经典文章）【强化学习】Q-Learning...
（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法
深度｜神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法2016-01-23 机器之心来自Andrey Kurenkov作者：Andrey Kurenkov机器之心编译出品参与：chenxiaoqing、范娜Fiona、杨超、微胖、汪汪、赵巍导读：这是《神经网络和深度学习简史》第一部分。这一部分...
【算法基础学习 5】 欧拉角 方向余弦 四元数
什么是姿态解算： 飞行器的姿态解算过程涉及到两个坐标系，一个是运载体的机体坐标系，该坐标系与运载体固连，当运载体转动的时候，这个坐标系也跟着转动，我们假设运载体的坐标系为b系。另外一个是地理坐标系，即东北天坐标系，X轴指向东，Y轴指向北，Z轴指向天，这个坐标系也称为导航坐标系，我们假设这个坐标...
Redis学习笔记二 （BitMap算法分析与BitCount语法）
Redis学习笔记二一、BitMap是什么就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身。我们知道8个bit可以组成一个Byte，所以bitmap本身会极大的节省储存空间。二、BitMap算法基本描述BitMap 是使用 bit位来标记某个元素对应的value，而k...
机器学习：原型聚类-高斯混合聚类算法、EM算法原理推导证明
高斯混合聚类假设样本来自高斯混合分布。先看高斯分布，若样本n维样本x服从高斯分布，则其概率密度函数为：可以看出，高斯分布完全由均值向量μ和协方差矩阵Σ两个参数确定，把上式概率密度函数记为：p(x|μ,Σ).实际中，样本集可能是来自多个不同的概率分布，或者来自相同的概率分布但分布的参数不同（这里的不同...
【数据结构与算法学习笔记006】数据融合（data fusion）原理与方法
转载地址：http://www.cppblog.com/COOOOOOOOL/archive/2010/03/16/109832.html 目录一. 数据融合基本涵义二、数据融合原理及过程1. 预处理2. 数据融合三、数据融合分类及方法1. 数据融合方法分类1.1 像元级融合1.2 特征级融合1.3...
支持向量机（SVM）后篇 核函数（Kernels）线性不可分情况 SMO算法——机器学习
六 核函数（Kernels）例如，对于二分问题，某些数据的结果需从一维映射到高维，才能线性可分，简而言之就是可以用超平面划分。比如，在线性回归单一特征的例子中，我们将唯一的特征x，映射到三维，分别为x,x^2,x^3。定义一个关于特征向量x的函数列向量φ(x)，这被称为特征映射，其中每一行代表映射的...
深度学习算法评价标准AP bbox bev 3d
深度学习算法的检测指标深度学习算法测试的数据集一般采用公开的数据集进行训练和测试，比如常用的KITTI数据集。深度学习算法的检测指标通常由bbox、bev、3d、aos四个检测指标上述四个检测指标的含义：bbox：2D检测框的准确率bev：BEV视图下检测框的准确率3d：3D检测框的准确率aos：检...
算法学习——LeetCode力扣图论篇2
算法学习——LeetCode力扣图论篇2 1020. 飞地的数量 1020. 飞地的数量 - 力扣（LeetCode） 描述 给你一个大小为 m x n 的二进制矩阵 grid ，其中 0 表示一个海洋单元格、1 表示一个陆地单元格。 一次 移动 是指从一个陆地单元格走到另一个相邻（上、下、左、右...
Windows系统下配置深度学习Darknet框架使用YOLO神经网络算法实现目标检测(Windows10+VS+OpenCV3.4.0+CUDA9.0+cuDNN7.0)
目录step1 运行环境和前期准备step2 搭建Darknet框架step3 测试Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易安装，并支持CPU和GPU计算。Darknet官方网站：https://pjreddie.com...
网络层概念学习之一（基本概念、路由器、选路算法）
网络层建立在链路层之上，它的最主要的功能是使得网络中的各个主机之间可以互相通信。在因特网中，IP层是TCP/IP协议族中最为核心的协议，也是最复杂的层次之一。一、概述1.转发和选路网络层的功能是要将分组从一个主机移动到另一个主机从而使得主机之间可以互相通信。为此需要网络层提供两种功能：转发：路由器（...
强化学习组队学习task06——DDPG 算法
文章目录一、离散动作和连续动作二、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)Actor-Critic结构一、离散动作和连续动作离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。离散动作比如推小车的方向有前后左右四个方向连续动作比如说推小车力的大小、 ...
教你用Python实现简单监督学习算法
大数据文摘作品编译：文明、笪洁琼、天培今天，文摘菌想谈谈监督学习。监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。在这里我还是要推荐下我自己建的Python开发学习群：483546416，都是学Python...
强化学习组队学习task03—— 策略梯度及 PPO 算法
文章目录一、策略梯度1.策略梯度理论实现R的梯度算法：对于该公式的理解：在计算完R的梯度后，我们就使用策略梯度对参数进行更新2.策略梯度实现的小技巧（1）添加一个基准值（2）分配合适的权重3.蒙特卡洛与时序差分二、PPO算法1.on-policy和off-policy2.importance sam...
机器学习实战-ch2-有标签的聚类算法
本书中的这个聚类算法多少有些让人意外。通常的聚类算法是这样的：给定一堆点；给定一个距离计算的算法；给定一个cluster之间的距离d，或者最小的cluster数目k；初始化，每个点作为初始集群的中心；循环直到cluster个数小于K，或者任意两个cluster的距离大于d；计算每个点i到每个中心点j...
路径规划算法学习笔记（一）——基于搜索
路径规划算法学习笔记（一）——基于搜索基于搜索BFSDijkstraA*Hybrid A*参考文献在这里分享了路径规划方面的一些基本的算法原理和伪代码实现，主要包括基于搜索、基于采样、基于曲线插值和基于人工势场等四方面，计划每篇博客单列一类，其中内容可能存在不完善和错误之处，如有读者发现，欢迎批评指...