四种参数估计算法的简单描述：
    LS既是最小方差，以此作为目标函数求解参数估计值的方法称为最小方差估计，SVD分解是目前解决这一问题的最有效手段。
    WLS既是带权重的最小方差，其思想是将每个输入的样本赋予权值，初始时每个样本的权值相等，然后使用所有带权重的样本估计模型的参数，得到参数后，计算每个样本与模型的偏差，再根据偏差决定样本的新权重，偏差越大则权重越小，然后重复模型参数估计与权重更新这个过程，直到样本的带权偏差和收敛为止。
    Ransac是一种随机参数估计算法。Ransac LS从样本中随机抽选出一个样本子集，使用LS对这个子集计算模型参数，然后计算所有样本与该模型的偏差，再使用一个预先设定好的阈值与偏差比较，当偏差小于阈值时，该样本点属于模型内样本点（inliers），否则为模型外样本点（outliers），记录下当前的inliers的个数，然后重复这一过程。每一次重复，都记录当前最佳的模型参数，所谓最佳，既是inliers的个数最多，此时对应的inliers个数为best_ninliers。每次迭代的末尾，都会根据期望的误差率、best_ninliers、总样本个数、当前迭代次数，计算一个迭代结束评判因子，据此决定是否迭代结束。迭代结束后，最佳模型参数就是最终的模型参数估计值。
    LMedS也是一种随机参数估计算法。LMedS也从样本中随机抽选出一个样本子集，使用LS对子集计算模型参数，然后计算所有样本与该模型的偏差。但是与Ransac LS不同的是，LMedS记录的是所有样本中，偏差值居中的那个样本的偏差，称为Med偏差（这也是LMedS中Med的由来），以及本次计算得到的模型参数。由于这一变化，LMedS不需要预先设定阈值来区分inliers和outliers。重复前面的过程N次，从中N个Med偏差中挑选出最小的一个，其对应的模型参数就是最终的模型参数估计值。其中迭代次数N是由样本集子中样本的个数、期望的模型误差、事先估计的样本中outliers的比例所决定。

四种算法的简单分析：
    LS将所有样本参与最后的参数估计计算，不能剔除输入样本中的outliers。这些outliers会给参数估计带来极大的影响，使得估计结果变得很差。
    WLS一定程度上可以削弱outliers对整体的影响，但是WLS有可能陷入局部极值，这与梯度下降法有类似之处。
    Ransac理论上可以剔除outliers的影响，并得到全局最优的参数估计。但是Ransac有两个问题，首先在每次迭代中都要区分inliers和outlieres，因此需要事先设定阈值，当模型具有明显的物理意义时，这个阈值还比较容易设定，但是若模型比较抽象时，这个阈值就不那么容易设定了，而且固定阈值不适用于样本动态变化的应用；第二个问题是，Ransac的迭代次数是运行期决定的，不能预知迭代的确切次数（当然迭代次数的范围是可以预测的）。
    LMedS理论上也可以剔除outliers的影响，并得到全局最优的参数估计，而且客服了Ransac的两个缺点（虽然LMedS也需要实现设定样本中outliers的比例，但这个数字比较容易设定）。但是当outliers在样本中所占比例达到或超过50%时，LMedS就无能为力了！这与LMedS每次迭代记录的是“Med”偏差值有关！