机器学习笔记 - 随机样本共识(RANSAC) 算法

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： RANSAC 随机样本共识 回归算法 机器学习 计算机视觉
于 2023-12-12 06:45:00 首次发布
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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。

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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：

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随机抽样一致性（RANSAC: Random Sample Consensus）
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matlabransac代码-RANSAC-Matlab-Function:RANSAC使用随机样本共识拟合线条。Matlab代码
05-25
matlab ransac代码RANSAC-Matlab-功能 RANSAC使用随机样本共识拟合线条。 Matlab代码
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改进的河流流量和随机样本共识，用于曲线车道检测
03-02
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