王勇21633012-CSDN博客

原创概率论速查手册(3)——多维随机变量及其分布

1 概念1.1 联合分布设$x,y$$$F(x,y)\triangleq{P}\{X\leqslant x,Y\leqslant y\}$$$$-\infty<x<+\infty,-\infty<y<+\infty$$1.2 边缘分布(图片来自WikiPedia边缘分布词条)已知$F(x,y)$$$F_X(x)\triangleq...

2019-09-06 00:48:09 333

原创概率论速查手册(2)——一维随机变量及其分布

1 基本概念1.1 随机变量$X$与分布函数$F(X)$随机变量定义在$\Omega={\omega}$上，取值在实数轴上的变量（这里只讨论实数域内，但随机变量可以取到复数）$$X=X(\omega), \omega\in\Omega$$分布函数$$F(x)\triangleq{P}{X\leqslant{x}}, -\infty<x<+\infty...

2019-09-05 22:48:48 1598

原创概率论速查手册(1)——随机事件与概率

1 重要概念与公式：1.1 样本空间——$\Omega$（全集），其基本元素$\omega_i$叫样本点1.2 事件——样本空间的子集$A、B、C$… $\Phi$——不可能事件 $\Omega$——必然事件1.3 完备事件组 $\cup_i{A_i}=\Omega$ \({A_i}\cap...

2019-09-05 22:47:28 809

原创 python全栈知识点——面向对象

这篇博客记录一些我以前记得不扎实的或没接触过的知识点。class A(): name = "aaa" age = 10 def __init__(self): self.name = "zzz" self.age = 20 def say(self): print("self.name:...

2018-08-24 00:15:09 335

原创深度学习手册——深度神经网络的超参数调试、正则化及优化方法(长文多图)

0 前言本文对深度神经网络超参数优化进行概要总结，适合有一定基础的人员查阅。 1 训练基础深度神经网络选择超参数是一个迭代过程，即使经验丰富的工程师，在面对新的任务时也需要在不断尝试中找到好的网络参数。1.1 训练集、验证集、测试集比例：在机器在学习时代，数据集往往不大，一般几百条到几万条，这种小规模数据集被分为：70%训练集、30%测试集（或着说60%训练集、20%验...

2018-08-17 10:46:56 13976

原创 TensorFlow实战——Softmax分类MNIST

下面代码使用Softmax分类MNIST，并绘制准确率随训练次数变化的关系图：（代码会自动下载MNIST数据集放在"MNIST_data/"文件夹中，若数据及存在则直接使用）# coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.m...

2018-08-01 10:55:42 471

原创 PCL库学习笔记——KdTree查找

本篇主要演示使用KdTree查找特定点、位置的K近邻或最近邻，以及用户指定半径范围内查找所有近邻，并计算出距离。KdTree是计算机科学中用来组织K维数据点集的数据结构。类似二叉树。在三位点云中主要用的是三维的KdTree，这种数据结构能提供快速的查找近邻算法。代码：#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/kdtree/kdtree_...

2018-07-09 16:25:38 8464

原创 PCL库学习笔记——连接两个点云

本篇将展示如何串联两个不同点云的点。此处强加的约束是两个数据集中的字段类型和数量必须相等。后面还将展示如何连接两个不同点云的字段 (例如, 维度)。此处强加的约束是两个数据集中的点数必须相等。#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>int mai...

2018-07-09 15:47:44 2525

原创 PCL库学习笔记——从PCD文件读、写点云数据

1、读取PCD文件#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>intmain (int argc, char** argv){ // 定义一个 pcl::PointXYZ 类型的点云共享指针，并初始化 pcl::PointCloud<p...

2018-07-09 14:50:07 2293

原创 PCL库学习笔记——从深度图提取NARF关键点

下面代码演示了如何从深度图中提取我们感兴趣的NARF关键点。#include <iostream>#include <boost/thread/thread.hpp>#include <pcl/range_image/range_image.h>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/visua...

2018-07-09 14:26:44 2467 6

原创 PCL库学习笔记——使用变换矩阵变换点云

下面的代码通过两种方式生成了变换矩阵，并执行了变换及可视化。#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/io/ply_io.h>#include <pcl/point_cloud.h>#include <pcl/console/parse.h>#incl...

2018-07-09 13:15:10 24857 8

原创 PCL库学习笔记——入门、基本的数据结构

PCL中的基本的数据类型是点云(PointCloud)，是一个C++类。它包括以下成员：1、width(int) 对于有组织的点云数据，它代表数据集的宽度；对于无组织的点云数据，它代表该点云中所有点的个数。有组织点云(organized point cloud)，是类似图像矩阵的有组织的点云数据，被拆分为行列，它能够快速的根...

2018-07-09 11:44:18 10317

原创 VS2017配置PCL1.8.1、OpenCV3.4.1、KinectSDK2.0

本文为了记录我自己的配置过程，以供以后查看。第一次在VS中配置这些，有时候比写CMakeLists还费劲。版本：（库都是x64的）VS2017：官方下载的社区版。PCL1.8.1：GitHub上下载的All In One。OpenCV：官网下载的压缩包，解压直接可用的。配置：1、将每个库（包括OpenCV、PCL、以及PCL中包含的第三方库）的包含动态库 (.dll) 的文件夹加到系统变量的“pa...

2018-07-09 00:18:04 1006

原创关于使用新版Sophus(2018年6月github版本)的使用

1.头文件.h 修改为 .hpp .hpp 是将头文件源文件写在一起的文件。2.新本是模板类，定义时需要指定类型Sophus::SO3 SO3_R(R); 换成：Sophus::SO3<double> SO3_R(R); 打印需要log()函数：cout<<"SO(3) from matrix: "<<SO3_R<<endl;...

2018-07-09 00:17:22 4421 1

原创 Archlinux系统配置

1、安装按照链接安装系统，连接中的方法基本与archwiki中一致。这一步配置了系统内核，添加了国内源，安装了图形化界面。这个链接是添加手动编译pkgbuild，和AUR源中安装软件。主要是使用makepkg和在/etc/pacman.conf中添加：[archlinuxcn]#The Chinese Arch Linux communities packages...

2018-07-09 00:16:48 1278

原创坐标系变换、相机模型以及色彩空间与深度空间的映射关系

首先，声明一些相关的定义：所有坐标系均使用标准的右手笛卡尔坐标系（基的模为1，坐标轴两两正交）；下标"1","2"分别代表相机-深度坐标系、相机-色彩坐标系的量，世界坐标系下的量无下标，下标"21"代表色彩坐标系向深度坐标系的转换量，反过来也有类似的定义；P代表点位置，R代表旋转矩阵，T代表平移量，X、Y、Z代表点坐标，u、v代表像素坐标，1.相机-世界坐标系变换$$P_1=R_1P+T_1$$这...

2018-07-08 23:58:26 1055

原创 ArchLinux上使用Kinect V2——安装libfreenect2（附OpenNI2安装方法）

1.安装依赖见下面列表：（引自：https://github.com/OpenKinect/libfreenect2）Requirements for optional featuresOpenGL depth processing: OpenGL 3.1 (Windows, Linux, Mac OS X). OpenGL ES is not supported at the moment.Op...

2018-07-02 15:03:45 751

原创安装Python

下载与安装对于学习这一套教程，我们采用最小化安装，这样最易学，最明白。所谓最小化安装，指的是我们仅安装官方提供的环境，不使用Anaconda虚拟环境，不使用第三方开发环境，如Spyder，PyCharm等，这些可以将来等学会了精髓之后再去尝试使用。 Python v3.65 Windows系统官方安装包：点击下载如果上述下载链接失效，请到 Python官方网站找到下载包，使用Li...

2018-06-30 22:06:06 305

原创 Boston房价数据集线性回归—— sklearn & statsmodels 比较

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, linear_model, metricsimport statsmodels.api as smboston = datasets.load_boston() # 这个数据集是一个字典d...

2018-05-16 20:48:40 4583

原创 Sigmoid函数推导（逻辑回归激活函数来历）

转载请注明出处：逻辑回归实际上是使用回归进行二分类的方法。线性回归返回的范围为$(-\infty,+\infty)$，而分类预测结果需要得到取值范围为$[0,1]$的概率值，这样就需要一个由$(-\infty,+\infty)$映射到$[0,1]$的关系函数，这个函数关系，我们就可以使用$Sigmoid(x)=1\over{1+e^{-x}}$函数。那为什么要用这个函数呢？请看...

2018-05-16 18:39:25 8702 5

原创数理统计——协方差与相关系数

协方差：协方差通俗地讲就是，两个随机变量之间相关联的波动程度。$$Cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=E(XY)-EXEY$$性质：$$Cov(X,X)=DX$$$$Cov(X,Y)=0\Leftrightarrow E(XY)=EXEY(相互独立)$$$$Cov(X,Y)=0\Leftrightarrow D(X\pmY)=DX+DY$$相关系数：相关系数常称为线性相关系数，它刻画...

2018-05-16 01:06:53 591

原创比较样本方差对线性拟合结果的影响

代码和结果如下：import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionimport seaborn as snsdef self_func(i): np.random.seed(i) n = 101 x = np.linspace(0,1...

2018-05-16 00:16:18 736

原创线性拟合最小二乘法Python实现

下面代码实现的是最小二乘法线性拟合，并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。问题：对y=2.5x+0.8y=2.5x+0.8直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合，最终求出w,b的估计值。最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。代码中self_func()函数为自定义拟合函数，skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。import numpy as npimport ...

2018-05-15 22:28:56 6872

原创数理统计——假设检验

已知说法：$H_0:\mu=\mu_0 H_1:\mu\neq\mu_0$

2018-05-15 19:23:47 948

原创数理统计——参数估计的无偏性、有效性以及一致性（相合性）

定义式：$$E(\hat\theta)=\theta$$问题：(1)无偏估计有时并不一定存在。(2)可估参数的无偏估计往往不唯一。(3)无偏估计不一定是好估计。

2018-05-13 23:43:18 65693 1

原创数理统计——中心极限定理

不论$X_i\sim{iid}F(\mu,\sigma^2)$，当$n$

2018-05-13 10:44:01 680

原创数理统计——四大分布、置信区间

在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信度(置信水平)。问题：一批零件长度服从$N(\mu,\sigma^2)$的正态分布，\(\mu,\sigm...

2018-05-13 01:35:12 32737 1

原创安装GraphViz

在Python机器学习实践中需要使用GraphViz显示决策树的图下面是安装、配置及验证过程：1、官网下载稳定版并安装；2、将“C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin”加入系统变量的“Path”这一步是必须的否则程序报错；3、pip install graphviz；4、使用下面代码验证：import graphvizimport sklearn.data...

2018-05-08 21:41:19 1955

原创使用TensorFlow实现简单的线性拟合

本文使用TensorFlow实现最简单的线性回归模型。线性回归拟合$y=2.7x+0.6$，代码如下:import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltn = 201 # x点数X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差数列构建X，[...

2018-05-07 23:57:36 1178 1

转载吴恩达老师课程中文版整理（分享）

吴恩达老师机器学习课程中文文字版整理： https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes吴恩达老师深度学习课程中文文字版整理： https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books关注更新。感谢编者黄海广博士。...

2018-05-04 14:43:49 18711 1

原创最大似然估计，最大后验估计

条件概率： $$P(A|B)={P(AB)\over P(B)}$$ 这个公式看下面韦恩图就懂了：在事件$B$发生的条件下发生事件$A$的概率$P(A|B)$，就是$AB$同时发生的概率$P(AB)$，比$B$发生的概率$P(B)$. 贝叶斯公式：$$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$ 形式上很明显，这个公式是条...

2018-05-03 14:50:40 939

原创视觉SLAM基本原理（1）—— 欧氏变换与旋转向量

本人才疏学浅，内容难免有疏漏与不足，敬请您谅解与指正.向量空间1、概念对于向量空间$\mathbb{V}$一组向量${\boldsymbol \alpha}_{1}, {\boldsymbol \alpha}_{2}…{\boldsymbol \alpha}_{r}$：取自$\mathbb{V}$；线性无关；$\mathbb{V}$内任意向量a均可由其线性表出. 则\...

2018-04-30 20:45:57 5157 1

原创在CSDN博客里面插入公式的方法

1，MathJex：点击打开链接网页上的公式编辑使用MathJex是比较漂亮的，MathJex兼容LaTe格式。有时候在编辑页面上直接写公式可能不识别，可以在这里编辑之后将代码复制到编辑页面。基本语法（转载）：点击打开链接2，在线生成公式的网址： http://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php ...

2018-04-30 12:08:27 248

原创 Windows10 安装spyder3 无法启动解决方案

使用pip安装spyder后在CMD命令行中启动spyder3时报错，无法启动，使用"spyder --reset"命令无效。后来想使用jupyter notebook ，结果报错：ModuleNotFoundError: No module named 'markupsafe._compat'。使用pip卸载markupsafe：pip uninstall markupsafe再安装：pip i...

2018-04-29 23:41:34 9089

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