RANSAC是一种迭代算法，用于在含有异常值的数据中估计数学模型，常用于机器学习和计算机视觉。它能识别并排除异常值，应用于直线拟合、基本矩阵估计、物体识别和平面拟合等领域。scikit-learn提供了RANSAC算法的实现，通过示例代码可以看出，RANSAC在拟合数据时不受离群点影响。
一、什么是 RANSAC？
RANSAC（随机样本共识）是一种用于机器学习和计算机视觉的算法，随机样本共识（RANSAC）是一种迭代方法，用于根据包含异常值的数据集估计数学模型。RANSAC 算法的工作原理是识别数据集中的异常值，并使用不包含异常值的数据来估计所需的模型。
RANSAC的计算步骤：
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
