무작위 표본 합‪의‬

무작위 표본 합의란 무엇입니까

RANSAC라고도 알려진 무작위 표본 합의는 컬렉션을 기반으로 수학적 모델의 매개변수를 추정하는 데 사용되는 반복 방법입니다. 이상값을 포함하는 관측 데이터. 이 방법은 이상값이 추정값에 영향을 주지 않는 상황에서 사용됩니다. 결론적으로 이상치를 탐지하는 도구로 보는 것도 가능하다는 것이다. 특정 확률로만 적합한 결과를 생성할 수 있는 알고리즘은 비결정적이라고 간주되며, 이 가능성은 해당 방법을 통해 허용되는 반복 횟수가 증가할수록 증가합니다. 1981년 SRI International에서 근무하던 Fischler와 Bolles가 처음으로 알고리즘을 발표했습니다. 이미지에 투영되는 공간의 지점을 찾은 다음 해당 지점을 위치가 알려진 랜드마크 집합으로 변환하는 것이 목표인 위치 결정 문제(LDP)를 해결하기 위해 RANSAC을 활용했습니다.

혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 무작위 표본 합의

2장: 추정량

3장: 최소 제곱

4장: 이상치

5장: 교차 검증(통계)

6장: 오류 및 잔차

7장: 혼합 모델

8장: 강력한 통계

9장: 이미지 스티칭

10장: 리샘플링(통계)

(II) 무작위 표본 합의에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.

(III) 사용에 대한 실제 사례 다양한 분야의 무작위 표본 합의.

이 책은 누구를 위한 책인가요?

전문가, 학부생 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자, 그리고 가고 싶은 사람들 모든 종류의 무작위 표본 합의에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어선 것입니다.