Che cos'è il consenso al campione casuale
Il consenso al campione casuale, noto anche come RANSAC, è un metodo iterativo utilizzato per stimare i parametri di un modello matematico basato su una raccolta dei dati osservati che includono valori anomali. Questo metodo viene utilizzato in situazioni in cui è consentito che i valori anomali non abbiano alcun impatto sui valori delle stime. La conclusione è che è anche possibile vederlo come uno strumento per individuare valori anomali. Un algoritmo è considerato non deterministico se è in grado di generare un risultato adeguato solo con una certa probabilità, e questa probabilità aumenta all'aumentare del numero di iterazioni consentite dal metodo. Nel 1981, Fischler e Bolles, che lavoravano presso SRI International, furono i primi a pubblicare l’algoritmo. Per risolvere il problema della determinazione della posizione (LDP), che è un problema in cui l'obiettivo è trovare i punti nello spazio che si proiettano su un'immagine e quindi convertire tali punti in una serie di punti di riferimento con posizioni note, hanno utilizzato RANSAC.
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Consenso del campione casuale
Capitolo 2: Stimatore
Capitolo 3: Minimi quadrati
Capitolo 4: Valore anomalo
Capitolo 5: Convalida incrociata (statistiche)
Capitolo 6: Errori e residui
Capitolo 7: Modello di miscela
Capitolo 8: Statistiche robuste
Capitolo 9: Unione di immagini
Capitolo 10: Ricampionamento (statistiche)
(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul consenso del campione casuale.
(III) Esempi del mondo reale per l'utilizzo di consenso campione casuale in molti campi.
A chi è rivolto questo libro
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di consenso del campione casuale.
Che cos'è il consenso al campione casuale
Il consenso al campione casuale, noto anche come RANSAC, è un metodo iterativo utilizzato per stimare i parametri di un modello matematico basato su una raccolta dei dati osservati che includono valori anomali. Questo metodo viene utilizzato in situazioni in cui è consentito che i valori anomali non abbiano alcun impatto sui valori delle stime. La conclusione è che è anche possibile vederlo come uno strumento per individuare valori anomali. Un algoritmo è considerato non deterministico se è in grado di generare un risultato adeguato solo con una certa probabilità, e questa probabilità aumenta all'aumentare del numero di iterazioni consentite dal metodo. Nel 1981, Fischler e Bolles, che lavoravano presso SRI International, furono i primi a pubblicare l’algoritmo. Per risolvere il problema della determinazione della posizione (LDP), che è un problema in cui l'obiettivo è trovare i punti nello spazio che si proiettano su un'immagine e quindi convertire tali punti in una serie di punti di riferimento con posizioni note, hanno utilizzato RANSAC.
Come trarrai vantaggio
(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:
Capitolo 1: Consenso del campione casuale
Capitolo 2: Stimatore
Capitolo 3: Minimi quadrati
Capitolo 4: Valore anomalo
Capitolo 5: Convalida incrociata (statistiche)
Capitolo 6: Errori e residui
Capitolo 7: Modello di miscela
Capitolo 8: Statistiche robuste
Capitolo 9: Unione di immagini
Capitolo 10: Ricampionamento (statistiche)
(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul consenso del campione casuale.
(III) Esempi del mondo reale per l'utilizzo di consenso campione casuale in molti campi.
A chi è rivolto questo libro
Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di consenso del campione casuale.
Consenso del campione casuale: Stima robusta nella visione artificiale
144
Consenso del campione casuale: Stima robusta nella visione artificiale
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Product Details
| BN ID: | 2940168088923 |
|---|---|
| Publisher: | Un Miliardo Di Ben Informato [Italian] |
| Publication date: | 04/30/2024 |
| Series: | Visione Computerizzata [Italian] , #38 |
| Sold by: | PUBLISHDRIVE KFT |
| Format: | eBook |
| Pages: | 144 |
| File size: | 2 MB |
| Language: | Italian |