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散点拟合圆---RANSAC
一、算法原理 随机样本一致性(Random Sample Consensus RANSAC) 是一种迭代方法，用于从包含异常值的观察数据中估计出数学模型参数，因此也可以理解为一种异常值检测方法。RANSAC的一个基本假设是，数据由内点("inliers")和外点("outliers")组成，其中内点是在一定误差范围内可以通过一些度量空间笔记整理及教材不严谨之处分析
以下笔记整理基于 Walter Rudin 所著的 《Principles of Mathematical Analysis Third Edition》（数学分析原理第三版），在下文以及标题中简称为教材. 定义1：度量空间 度量空间（metric space）是一个集合，记为 X，其元素称作点，在 X 上定义一个适用于其中任意两点 p 和 q 距离函数 d(p, q)，该函软件测试基础概念篇(用例书写方法)
软件测试基础概念篇(用例书写方法) 一、等价类划分法 步骤 1、明确需求 2、确定有效和无效等价类 3、提取数据编写 原则 1、一条数据尽可能多的覆盖有效等价类 2、一条数据只覆盖一个无效等价类 3、一个分类中只取一组数据 案例一 需求 验证QQ的合法性 6~10位自然数 案车道线后处理之RANSAC鲁棒估计
RANSAC鲁棒算法 RANSAC过程与通常的光滑技术相反：不是用尽可能多的点去获得一个初始解并在以后消除无效点，RANSAC是使用满足可行条件的尽量少的初始数据集并在可能时用一致性数据集扩大它。 目标：一个模型与一个含有野值的数据集S的鲁棒拟合 算法： 随机地从S中选择s个数据点相对内点、相对边界
https://www.math.cuhk.edu.hk/course_builder/1819/math4230/relint.pdf基础拓扑学讲义 1.3 (邻域，内点和内部)
邻域，内点和内部 内点和邻域和内部 命题 命题 1.1 命题 1.2 命题 1.3 命题 1.4 命题 1.5 命题 1.6 内点和邻域和内部 邻域(wiki)：If \(X\) is a topological space and \(p\) is a point in \(X\), a neighbourhood of \(p\) is a subset \(V\) of \(X\) that includes an ope边界值法
边界值法含义 # 1.边界值法含义： 边界值法设计测试用例，是对输入或输出的边界值(有效等介累和无效等介类的界限)进行测试的一种黑河方法。 # 2.边界值划分存在的意义： 测试经验表明错误往往会发生在输入或输出范围的边界上，所以边界值法是对这些便捷进行测试，是对划分等介累法的一种补基于图像的三维重建——三角测量(4)
文章目录 简介求解方法直接线性变换法RANSAC鲁棒估计 简介 三角测量是根据对应图像位置的集合和已知点的摄像机位置确定一个点的3D位置的问题。当给定相机内外参矩阵时，图像上每个特征点实际上对应三维中的一条射线，理想情况下，利用两条射线相交便可以得到三维点的坐标。稳健性回归（RANSAC）
New Question： 如何在存在有损数据（异常值或错误）的情况下拟合回归模型？ Answer： scikit-learn提供了3种稳健性回归估计方法： 1.随机抽样一致性算法（RANSAC） 2.泰森回归（Theil Sen） 3.Huber回归 RANSAC（Random Sample Consensus）算法： 步骤： 1）从原始数RANSAC及其经典变种
序 近年来学者们不断在对经典算法RANSAC进行各种改进，本文想总结一下近年来RANSAC算法的各种改进优化。看到一个写得很好的博客系列，可惜博主没有继续写下去了，很希望博主哪天想起来继续写下去，我暂时在这里做一些简单补充吧（此处暂时只搜集到的一些相关文献，后续随着学习的增加会第九章
我以后再也不浪了！一天学完一章真的太累了。三天的任务压榨成一天任务！ 第一节： 点P与点集E的关系： 内点：存在U(P),使得U(P)是E的子集，则P为内点。（存在一个邻域，使得邻域内所有点都属于E） 外点：存在U(P),使得U(P)∩E=Ø，则P为外点。（存在一个邻域，使得邻域内所有点都不属于E） 边界点：对于【温故而知新】关于测试的分类和用例设计方法
测试的分类: 1.按照阶段分类: 单元测试 集成测试 系统测试 验收测试 2.按照是否覆盖源代码: 白盒测试 黑盒测试 ---「功能测试, 性能测试」 灰盒测试 3.按照是否运行程序分类: 静态测试 --->> cr代码 review 文档 动态测试 4.其他类型 冒烟测试 回归测试 随机测试 探索性测试 5.是