随笔分类 - 数学之美
摘要：概率图模型中，贝叶斯是有向图，马尔可夫是无向图。 马尔可夫随机场 条件随机场 联合概率密度P(y) 条件概率，在变量的基础上增加了特征 P(y|x) CRF变量子集上存在有向依赖的马尔可夫网 ——《概率图模型》厚书 CRF是给定随机变量X条件下，随机变量Y的马尔科夫随机场。 ——《统计学习》李航 定
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摘要：新浪微博看到的一张图片：大数据分析和人工智能 https://weibo.com/1784501333/Gxc6kjY4u?filter=hot&root_comment_id=0&type=comment#_rnd1556502914277
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摘要：levmar : Levenberg-Marquardt 是非线性优化的一个库 1.使用CMake生成sln项目，编译 clapack库 在levmar工程中，打开misc.c文件，在最开始添加#include “blaswrap.h”， 在levmar工程的包含库目录里面包含clapack的 IN
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摘要：1.三点求圆心和半径 https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/52891868 2.最小二乘拟合圆
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摘要：1.线性回归 最小二乘问题 $e=y-f(x)$ 间接平差 2.线性方程组求解 最小二乘问题 3.直线（Line），曲线和平面（Plane）拟合 最小二乘问题 间接平差 4.ICP点云匹配 最小二乘问题，可以用L-M方法求解。 （1）目前g2o中（有示例代码）实现了利用图优化进行ICP匹配的算法。
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摘要：1.自动微分（AD） 作者：李济深链接：https://www.zhihu.com/question/48356514/answer/125175491来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 开源里面比较干净的Forward Mode实现应该是ceres-so
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摘要：Conversion Matrix to Euler http://www.euclideanspace.com/maths/geometry/rotations/conversions/matrixToEuler/index.htm 参考源码 https://github.com/yhexie/B
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摘要：之所以回顾这个知识点，是因为文[1]用这种方法对比了4种匹配方法的精度和稳健性。 经过大量的试验，所有的匹配结果中，小误差的累积概率越大，则该匹配方法的精度越高。大多数情况下该方法能够取得较好的匹配精度。 1. Magnusson, M., et al., Beyond points: Evalua
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摘要：在PCL的VoxelGridCovariance类的getDisplayCloud方法中采用了Cholesky分解采样的方法。 原文链接： http://blog.sina.com.cn/s/blog_955cedd8010130m8.html R = mvnrnd(MU,SIGMA)——从均值为M
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摘要：奇异值分解 1. 备忘：Eigen类库可能会和其他库产生冲突，将Eigen类库的头文件引用放到前面解决了。 2. If the storage order is not specified, then Eigen defaults to storing the entry in column-maj
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摘要：将物体表面每点的法向向量映射到一个单位球上，这个球称为高斯参考球(Gaussian Reference Sphere)。 映射过程是这样的，将法向的起点平移至高斯参考球的球心，每个法向量会与高斯参考球的球面有一个交点，这个交点就称为法向在高斯球上的高斯映像。 《微分几何》的内容
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摘要：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9D%9E%E5%A5%87%E5%BC%82%E6%96%B9%E9%98%B5
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摘要：反双曲余弦函数的定义是：T1 = Math.Log(t + Math.Sqrt(t * t - 1));1. 叉乘（cross product），也叫向量的外积、向量积。顾名思义，求下来的结果是一个向量，记这个向量为c。 |向量c|=|向量a×向量b|=|a||b|sin （ 指向量a与向量b之间的夹角） 向量c的方向与a,b所在的平面垂直，且方向要用“右手法则”判断（用右手的食指先表示向量a的方向，然后中指朝着手心的方向摆动到向量b的方向，大拇指所指的方向就是向量c的方向）。 因此 向量的外积不遵守乘法交换律，因为向量a×向量b= - 向量b×向量a 在物理学中
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摘要：1. 统计推断：统计推断多涉及参数估计。2. 统计决策：统计决策多涉及分类、判别问题。推断由样本估计总体，知道总体才好进行分类。贝叶斯决策理论的基本要求：（1）各类别总体的概率分布式已知的。（2）要决策分类的类别数是一定的。贝叶斯分类器，在先验概率和条件概率已知的情况下，按照一定的规则确定判别函数和决策面。但在实际中，条件概率密度往往是未知的。这便是概率密度的估计问题。
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摘要：One Touch Drawing关于一笔画，欧拉老人家在很早以前就研究过了欧拉通过对"七桥问题"的研究，不仅圆满地回答了哥尼斯堡居民提出的问题，而且得到并证明了更为广泛的有关一笔画的三条结论，人们通常称之为欧拉定理。 欧拉证明：一个图形要能一笔画完成必须符合两个条件，即图形是封闭联通的和图形中的奇点（与奇数条边相连的点）个数为0或2。 欧拉老人家的研究开创了数学上的新分支――拓扑学！ 数学家欧拉找到一笔画的规律是： ⒈凡是由偶点组成的连通图，一定可以一笔画成。画时可以把任一偶点为起点，最后一定能以这个点为终点画完此图。 ⒉凡是只有两个奇点的连通图（其余都为偶点），一定可.
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