交叉熵误差第19页

视觉SLAM十四讲——第四讲李群与李代数

一种典型的方法是把它构建成一个优化问题，求解最优的R，t，使得误差最小化。通过李群-李代数间的转换关系，可以将位姿估计变成无约束的优化问题，简化求解方式群：一种集合加上一种运算的代数结构。满足以下条

chenying66·2023-12-25 21:18

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、导数模型和扰动模型五、激动人心的英文符号1、Sophus的使用2、Example：评估轨迹误差前言

贝宝老师·2023-12-25 21:18

＜视觉SLAM十四讲＞李群与李代数

除了表示之外,我们还要对它们进行估计和优化.因为在SLAM中位姿是未知的,而我们需要解决形如"在什么样的相机位姿最符合当前观测数据"这样的问题.一种典型的方式是将它构建成一个优化问题,求解最优的R,t,使得误差最小化

Jealar Juno·2023-12-25 21:15

【视觉SLAM十四讲】第四讲李群和李代数

可以构建成一个优化问题，求解最优的R,t,使得误差最小化。

liqingyushe·2023-12-25 21:44

2021-01-13

回顾一下昨天看的机器学习第二章书籍上看的东西也没有留下多少的知识一个简单的回顾一些参数的具体评估还有一个关键的步骤是对数据的分类以及评估随着需求的提升仅有精度和误差是不够表示的形象的两个例子一个是宁可错杀一一千不可放过一个抓坏人尽可能的抓住更多的坏人精确率另一个是对用户的预测尽可能的让预测的东西都符合消费者召回率接下来就是对一些对这两个参数的评价的方法选取一个平更点使用的方法求的是一个调和平均数

QuietRG·2023-12-25 16:28

一款C++编写的数据可视化库Matplot++

Matplot++支持多种图表类型，包括线图、散点图、条形图、直方图、误差线图等，使数据可视化在C++应用程序中变得简单。源代码：传送门说明文档：传送门

罗伯特祥·2023-12-25 15:26

论文解读--Compensation of Motion-Induced Phase Errors in TDM MIMO Radars

TDMMIMO雷达运动相位误差补偿摘要为了实现高分辨率的到达方向估计，需要大孔径。这可以通过提供宽虚拟孔径的多输入多输出雷达来实现。但是，它们的工作必须满足正交发射信号的要求。

奔袭的算法工程师·2023-12-25 15:37

Bresenham 算法

另一个方向的增量为0或1，取决于理想直线于最近网格点的距离，这一距离称为误差项，误差项用d表示。当xxx方向递增一个单位，有d=d+kd=d+kd=d+k;则yi+1={y

Ming Xu·2023-12-25 10:59

电机控制——PID基础

在实际的系统中，因为摩擦、阻力等外界因素的存在，系统的实际输出与我们期望的输出通常存在误差，PID的目的就是调节系统的实际输出，使其更快更稳地贴近期望输出。

olddddd·2023-12-25 10:43

【戏文7】《秘杀名单》之＃遇到同"盗"之人＃

#电视剧《秘杀名单》##沈剑秋皮，原剧向，误差请海涵##自戏2，名朋戏或文7#【看见林怡驾车离开后，立即给荣军俱乐部通了电话】您好，想问一下今天晚上是不是有一场关于林怡父亲的追思会?是的。

疯语小咖·2023-12-25 09:39

STM32F407-用系统定时器实现精确延时

本开发板使用的是外部8M的晶振，所以在实验前一定要修改PLLM得值，改为8，否则会出现误差；在system_stm32f4xx.c的316行，改为#definePLL_M

繁星遥可及·2023-12-25 06:25

鱼眼标定方式

所以鱼眼是为了看的视野更大，注意在一定分辨率下，fov边缘的像素点稀疏，所以对于识别或是求解世界坐标误差会大点。内参矩阵K：[fx0cx]K=[0fycy][001]内参矩阵K是3X3的矩阵。

杨善锦·2023-12-25 06:53

机器人动力学与控制学习笔记（十六）——重复控制

十六、重复控制基本原理16.1重复控制理论重复控制方法的目标是设计一个针对周期信号的跟踪控制器或者扰动补偿器，只需基于过去周期的误差信号，除了使用当前控制误差外，还“重复”使用了上一周期的误差，并与当前控制误差叠加在一起

Kocurry·2023-12-25 06:48

Stata假设检验

假设检验的根本目的是要区分系统差异和抽样误差。1.单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本的均值（μ。）、方差（σ2）进行检验，主要分为三种情形。

迷茫的小孩2·2023-12-25 04:14

移动端1px误差的原因以及解决方案

为什么移动端css里面写了1px,实际看起来比1px粗.其实原因很好理解:这2个’px’的含义是不一样的.移动端html的header总会有一句这句话定义了本页面的viewport的宽度为设备宽度,初始缩放值和最大缩放值都为1,并禁止了用户缩放。手机存在一个能完美适配的理想viewport,分辨率相差很大的手机的理想viewport的宽度可能是一样的,这样做的目的是为了保证同样的css在不同屏幕下

淡淡紫色·2023-12-25 04:10

【机器学习】Boosting算法-AdaBoost算法

一、AdaBoost理论随机森林与AdaBoost算法的比较AdaBoost算法AdaBoost模型训练误差分析从广义加法模型推导出AdaBoost训练算法，从而给出AdaBoost算法在理论上的解释各种

十年一梦实验室·2023-12-25 01:05

交叉熵损失（Cross Entropy Loss）学习笔记

在分类任务中，我们通常使用交叉熵作为损失函数，首先给出交叉熵的计算公式：二分类中：L=1N∑iLi=1N∑i−[yilog(pi)+(1−yi)⋅log(1−pi)]\mathcal{L}=\frac1

图学习的小张·2023-12-24 22:40

【STM32】STM32F407读取AS5047P磁编码器芯片数据（SPI）

此贴为问题记录贴：1.AS5047P芯片介绍以下摘自官网：特征最高28krpmDAEC™动态角度误差补偿14位核心分辨率对外部杂散磁场免疫12位增量脉冲计数零位，配置可编程ABI可编程十进制和二进制脉冲计数

Vicssic·2023-12-24 21:00

软件测试需求风险

主要的风险表现有以下几点：需求风险测试用例风险缺陷风险代码质量风险测试环境风险测试技术风险回归测试风险沟通协调风险研发流程风险其他不可预计风险1、需求风险产品需求的不明确，对产品需求理解不准确，导致测试范围存在误差

软件测试熊猫·2023-12-24 18:04

生成任意轴线方向的圆柱体（附源码）

文章目录测试效果1.基本内容2.生成任意轴线方向的圆柱体2.代码实现3.参考目标：根据拟合的圆柱体轴线和轴上点，可视化任意轴线方向的圆柱体测试效果1.基本内容在实际检测拟合圆柱体后，我们可以根据拟合误差查看拟合的效果

IVisionNode·2023-12-24 16:48

【华为机试】2023年真题B卷（python）-采样过滤

由于工具故障，采样数据存在误差甚至相误的情况。

西攻城狮北·2023-12-24 14:05

神经网络：机器学习基础

误差（Error）=偏差（Bias）+方差（Variance）+噪声（Noise），一般地，我们把机器学习模型的预测输出与样本的真实label之间的差异称为误差，其反应的是整个模型的准确度。

是Dream呀·2023-12-24 10:40

TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type Tensor which has no callable sqrt met

使用tensorflow时出现的一错误利用CNN预测时，计算均方根误差报错如下：cross_entropy=np.sqrt(tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(

Gty_gtygty·2023-12-24 10:34

权限列表

ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES访问登记属性读取或写入登记check-in数据库属性表的权限ACCESS_COARSE_LOCATION获取错略位置通过WiFi或移动基站的方式获取用户错略的经纬度信息,定位精度大概误差在

支豪亮·2023-12-24 10:39

机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化

1.Bagging说明并比较了预期均方误差的偏差方差分解，单个学习器与bagging集成的比较。在回归中，估计器的预期均方误差可以根据偏差、方差和噪声进行分解。

三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:29

我的几个基本

10点睡6点起，非常规律的保持着，误差都不超过半个小时，每周日早晨会睡个回笼觉，感觉对自己的生活很有掌控感，情绪也基本很稳定了，特别是大姨妈来之前波动也比较小。每天运动30分钟以上。

萧小泥·2023-12-23 23:51

机器学习之损失函数

1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）均方误差是回归问题中最常用的损失函数之一。对于给定的预测值和真实值，计算它们之间差值的平方，然后取平均值。其公式如下：[MSE=1n∑

贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:47

深度学习—BP神经网络

BP神经网络简介BP(BackPropagation)算法是神经网络深度学习中最重要的算法之一，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层

小小程序猿scz·2023-12-23 20:10

LM358 双运算放大器用于误差放大器和电压跟随器等电路

LM358内部包括有两个独立的、高增益、内部频率补偿的双运算放大器，适合于电源电压范围很宽的单电源审用，也适用于双电源工作模式，在推荐的工作条件下，由源电流与电源电压无关。它的使用范围句括传感放大器、直流增益模组，音频放大器、工业控制、DC增益部件和其它所有可用单电源供电的使用运算放大器的场合。一般主要应用在充电器电源适配器传感器放大器压电传感器放大器医疗仪器工业控制音频放大器输出直流增益模组DC

深圳恒森宇电子·2023-12-23 19:59

论文翻译及笔记-Matching Pixels using Co-Occurrence Statistics

匹配一对像素引起的误差与它们的值同时出现的概率成反比

20b1f662b8eb·2023-12-23 19:27

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\

丷从心·2023-12-23 16:43

Chapter 3 哲学，永恒的命题

尝试慢下来，依旧无法减缓它逝去的步伐；尝试记录，却依旧无法忽略误差和冗余所带来的那些多余的线索。它们不住地分散着我的注意力，将思绪引向不相关的彼岸。

SakriaJess·2023-12-23 13:26

【视线追踪】视线追踪的性能评估框架及基础知识

1.应用平台之间操作环境不一样2.文献中性能评价指标不一样3.有很多误差源没有被考虑到4.术语的使用歧义三、性能评估框架1.框架介绍2.测试项（1）头部姿势（2）用户距离和视角（3）显示器尺寸和分辨率（

李清焰·2023-12-23 12:54

2021-12-25

感情里，也不要追求一见钟情，流于表面的事物，总是与本质有误差。人生中，永远不要高估，自己再别人心中的位置，有些人，总以为是，认为自己很重要，别人会特别重视。

爱大自然·2023-12-23 11:40

回归分析笔记

nanxl1·2023-12-23 09:09

共读书籍《反脆弱》感悟

我们知道，风险，尤其是小概率风险，是很难衡量的，并且越小概率发生的事情，我们对它预测的误差就越大。但是在面对风险时，我们的脆弱性却是是十分容易衡量的，方法是凸性测试。

平台创业者·2023-12-23 08:04

宋珂~沟通打卡第五天

3.沟通中经常会出现不明确的概念，同意转述的方式可能会出现误差，但双方对概念的迷思会在这个过程中被澄清。4.在对话现场，谁有能力为话题和语词注入内涵，谁就可以占据主动。重点二:《如

阿珂小可爱·2023-12-23 07:53

交叉熵数学公式推导（含熵和KL散度数学公式）

第一章熵物理学概念：一个系统的混乱程度，信息熵就是熵的另一种名称。nH(x)=−∑P(xi)log(P(xi)))(X=x1,x2,x3...,xn)i=1第二章KL散度（相对熵）nDKL(p∣∣q)=∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))i=1n:表示随机变量可能的取值数x:表示随机变量P（x）:表示随机变量x的概率函数nn特性：1.非对称性：∑p(xi)log(q(xi)/p(xi))不

New___dream·2023-12-23 06:29

深度学习损失函数（含公式和代码）

基础知识包含公式和代码均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均平方误差。

New___dream·2023-12-23 06:28

Python实现广义最小二乘法线性回归模型(GLS算法)项目实战

它通过对误差项进行加权，使得方差不同的观测数据对估计结果的影响进行了调整。本项目通过GLS回归算法来构建广义最

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

别样情话，说到他心坎里

情感在传递过程中是会出现误差和折损。我们所说出来的话，和对方听到的会相差很多。

是岳岳呀·2023-12-23 04:20

深度学习中的损失函数

损失函数（lossfunction）:用于定义单个训练样本预测值与真实值之间的误差代价函数（costfunction）:用于定义单个批次/整个训练集样本预测值与真实值之间的累计误差。

智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

标签平滑其实就是将硬标签(hardlabel)转化为软标签(softlabel)，也就是将标签的onehot编码中的1转化为比1稍小的数，将0转化为比0稍大的数，这样在计算损失函数时(比如交叉熵损失函数

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习之正则化方法

神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

在你的代码中，使用了Adam优化器和交叉熵（categoricalcrossentropy）损失函数，这是常见且在许多情况下表现良好的选择。

没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

数值分析期末复习

第一章科学计算误差解题步骤：先求绝对误差:∣x−x∗∣|x-x^*|∣x−x∗∣求相对误差限:∣x − x∗∣x∗\frac{|x\,\,-\,\,x^*|}{x^*}x∗∣x−x∗∣求有效数字∣x

Zane:)·2023-12-22 22:46

认知>事实

由于自我认知的误差，自己可能有一个假想的或者理想的自我，但是因着各种限制，呈现在大家面前的却是另外一个样子。于是便产生了落差。达不到预期，ip塑造失败。

七七妈妈_522f·2023-12-22 19:20

机器学习——损失函数

1、简介损失函数(lossfunction)又称为误差函数(errorfunction)，是衡量模型好坏的标准，用于估量模型的预测值与真实值的不一致程度，是一个非负实值函数。

风月雅颂·2023-12-22 18:38

机器学习——分类评价指标

对于回归问题，往往使用均方误差等指标评价模型，也使用回归损失函数作为评价指标。而分类问题的评价指标一般会选择准确率、ROC曲线和AUC等，其评价指标如下：术语sklearn函