一，前言 因?yàn)镻C端圖片上傳不了。今年8月基本都是這樣的情況墨辛，而且這已經(jīng)不是第一次了，而且越來(lái)越嚴(yán)重淀衣，記得5月也有過(guò)灯帮，上年底也是這樣。所以我下決...
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我決定果斷放棄簡(jiǎn)書--永不更新
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大總結(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)和視覺(jué)slam小項(xiàng)目--Apple的學(xué)習(xí)筆記
前言 機(jī)器學(xué)習(xí)入門擎椰，主要參考網(wǎng)絡(luò)教學(xué)視頻及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法這本書支子，側(cè)重學(xué)習(xí)基礎(chǔ)學(xué)習(xí)及推導(dǎo) 學(xué)習(xí)理論 1.Python與數(shù)學(xué)牛頓迭代法—Apple的學(xué)...
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vscode中Markdown編輯latex練手--Apple的學(xué)習(xí)筆記
Markdownpad2免費(fèi)版無(wú)法解析latex數(shù)學(xué)公式。所以我用了vscode安裝了Markdown All in One及Markdown ...
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卡爾曼濾波推導(dǎo)公式再理解--Apple的學(xué)習(xí)筆記1. 首先有一個(gè)狀態(tài)方程和一個(gè)觀測(cè)方程：（但是這不是最后的5個(gè)公式） X(k)=AX(k-1)+BU(k)+W(k) 從前一個(gè)狀態(tài)變換為現(xiàn)在狀態(tài)...
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矩陣與向量復(fù)習(xí)為了vslam學(xué)習(xí)--Apple的學(xué)習(xí)筆記矩陣和向量有些模糊了达舒。所以帶著問(wèn)題去復(fù)習(xí)下值朋。一，基本問(wèn)題復(fù)習(xí) 矩陣的基本性質(zhì)巩搏？主要是乘法AB=BA需要注意昨登。另外不同類型的特殊矩陣都有特別的性質(zhì)...
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SVD分解和QR分解—Apple的學(xué)習(xí)筆記一，SVD分解說(shuō)明 二贯底，SVD分解的應(yīng)用1.降維通過(guò)上面的式子很容易看出丰辣，原來(lái)矩陣AA的特征有nn維。而經(jīng)過(guò)SVD分解之后禽捆，完全可以用前rr個(gè)非...
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最小二乘法和梯度下降求解法的區(qū)別--Apple的學(xué)習(xí)筆記之前學(xué)習(xí)ML的時(shí)候笙什，損失方程使用梯度下降法求的，然后損失方程就是均方差(最小二乘)睦擂，然后就誤以為最小二乘法就是指損失方程得湘，而求解方法就是梯度下降...
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vslam中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)--Apple的學(xué)習(xí)筆記看到vslam十四講的第8章，理解了些基礎(chǔ)知識(shí)后需要記住 1.高斯分布的最大似然等價(jià)于最小二乘模型顿仇。 2.一階泰勒展開(kāi)：一定要一階泰勒展開(kāi)淘正，不能...
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vlsam旋轉(zhuǎn)向量與旋轉(zhuǎn)矩陣—Apple的學(xué)習(xí)筆記
旋轉(zhuǎn)可以用旋轉(zhuǎn)矩陣（9個(gè)量）或者旋轉(zhuǎn)向量(3個(gè)量)摆马，或者四元素（4個(gè)量）表示。旋轉(zhuǎn)矩陣中的元素不是相互獨(dú)立的鸿吆，這在非線性優(yōu)化中會(huì)帶來(lái)問(wèn)題囤采。用歐拉...
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正交矩陣及矩陣變換的python實(shí)現(xiàn)--Apple的學(xué)習(xí)筆記1.正交矩陣的性質(zhì) a,逆等于轉(zhuǎn)置，行列式值為±1惩淳。b,各行以及各列是單位向量且兩兩正交蕉毯，標(biāo)準(zhǔn)正交基經(jīng)正交變換后仍為標(biāo)準(zhǔn)正交基。c,變換前后內(nèi)積...
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