简单迭代运算迭代（辗转法)是一种不断用变量的旧值递推新值的过程分类精确迭代：杨辉三角、内在移动算法等近似迭代：二分法和牛顿迭代法等设计方法确定迭代模型 根据问题描述，抽象出当前值和下一个值的迭代关系。这一迭代关系应该最终收敛于所期望的目标。迭代模型时解决迭代问题的关键。控制迭代过程 迭代模型会包含期望的目标，根据这一目标控制迭代的次数，并最终结束算法。迭代过程的控制通常分为两种情况：一种是已知或可
# Python实现LM迭代优化算法指南
在本篇文章中，作为一名经验丰富的开发者，我将引导你一步一步实现LM（Levenberg-Marquardt）迭代优化算法。LM算法通常用于非线性最小二乘问题，特别是在数据拟合方面。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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上一篇讲到跟踪状态，其中跟踪当前帧用了三种匹配方式，分别是根据motion的匹配，根据BOW的匹配，暴力匹配，下面是对每一种匹配关系的梳理，调用函数如下：bool tracking_module::track_current_frame() {
bool succeeded = false;
if (tracking_state_ == tracker_state_t::Track
不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为：bool trainEM(
由于工作内容接触到点云标定，需要用到最小二乘法，所以特意花了点时间研究LM算法，但是由于大学的高等数学忘得差不多了，所以本文从最基本的一些数学概念开始；信赖域法 在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移，然后在以当前点为中心，以为半径的区域内，通过寻找目标函数的一个近似函数（二次的）
LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm，在正式介绍该算法之前，我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先，我们从LM算法的开篇之作（Levenberg于1944年发表）开始。 A method for the solution of certain non-linear prob
1.算法描述在无线通信系统中，由于多径效应及码间干扰的存在，信号误码率会升高。均衡技术是一种对抗码间干扰的重要技术。本文将介绍LMS均衡和RLS均衡两种均衡算法。在线性和非线性均衡中的应用。将MSK信号经过三径多径信道。 由于最陡下降法每次迭代都需要知道性能曲面上某点的梯度值，而实际上梯度值只能根据观察数据进行估计。而L M S LMSLMS实质上是用平方误差代替均方误差，即： 
希尔排序希尔排序通过将比较的全部元素分为几个区域来提升插入排序的性能。这样可以让一个元素可以一次性地朝最终位置前进一大步。然后算法再取越来越小的步长进行排序，算法的最后一步就是普通的插入排序，但是到了这步，需排序的数据几乎是已排好的了(此时插入排序较快)。时间复杂度：根据步长而不同，最优时间复杂度：O(n),平均时间复杂度：根据步长而不同def shell_sort(lst):h=1N=len(l
#Spark# #大数据# #Hadoop# #streaming# #分布式计算# Spark：基于内存的高速集群计算框架。对mapreduce进行优化，在内存中进行迭代运算。可以使用Java，Python，Scala等多种语言开发。Scala：交互式语言，可直接用于Spark编程。适用：实时性高，数据量不是特别大。多次操作特定数据集。不适用：异步细粒度更新。 1.1 功能、作用R
梯度下降法梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了算
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2023-05-26 11:06:34
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概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
STL迭代器简介 标准模板库(The Standard Template Library, STL)定义了五种迭代器。下面的图表画出了这几种： input output
LM算法，全称为Levenberg-Marquard，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其领域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求
看网上ADP的代码挺少的，最近写了一个ADP值迭代的代码，分享一下，接下来也准备写Actor-Critic框架的代码。1、ADP值迭代原理 ADP值迭代和强化学习的值迭代很类似，ADP中的值迭代分为传统的值迭代和广义值迭代（仅仅是初始值不同的差异）。具体的文章可以参考文献1和文献2。 值迭代可以用于求解线性和非线性系统。首先初始化值函数，然后进行迭代： 在第 i 次
聚类算法是无监督学习,因为它不需要结果.其实聚类并不是特别准,因为它没有标准答案,就表示有很多种可能,那么实际机器判断的准确度可能就并不高了.聚类主要有:K-means聚类, 层次聚类,混合高斯模型有监督学习下的答案y,对应于聚类里面的相关性聚类的好坏分析:类内相似度高,类间相似度低,类内距离近,类间距离远,相关系数一般相关系数越低相关度越高一般来说距离就用欧式距离,相关系数就用person相关系
总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
一、概念：（Iteratice Method）,迭代是数值分析中通过一个初始估计出发寻找一系列近似解解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。 常见的迭代法是牛顿法。其它还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等。 二、
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2023-06-23 23:05:45
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
lm()拟合回归模型
在R中，拟合线性模型最基本的函数就是lm()
myfit <- lm(formula,data) myfit <- lm(formula,data)
formula：指要拟合模型的形式
Spark和迭代计算Spark是一个基于lineage的计算框架。 它通过lineage记录了数据从加载以来的所有操作，这样一方面让spark可以轻松地实现lazy execution，另一方面当发生问题的时候，可以准确地进行数据恢复。 我们可以这样理解：Spark把一个数据X抽象为一个RDD。在这个RDD里面Spark不仅记录了X的值X.data，还通过一个DAG记录了它是怎么计算得来的X.li
