步骤1、先看作业有什么问题，带着问题2、整体过一遍，记录3、做作业，再次整理，补充。问题：1、各种决策树划分选择准则的特点、优缺点2、数据集含冲突数据怎么办？3、未剪枝、预剪枝、后剪枝决策树有什么区别和联系？4、统计显著性检验是什么？关键： 第8行选择最优划分属性。决策树的生成， 递归过程。递归返回的三种情形：1、当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分。2、当前属性集为空，或是所有样本在所有属

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文章目录12.2单目稠密 重建12.2.2极线搜索&&块匹配12.2.3高斯分布的深度滤波器12.3 单目稠密重建 【Code】待改进12.3.4 图像间的变换12.4RGB-D 稠密建图12.4.1 点云地图 【Code】查询OpenCV版本opencv_version12.4.2从点云 重建 网格【Code】查看PCL 版本aptitude show libpcl-dev12.

学堂在线 课程页面链接中国大学MOOC 课程页面链接B 站 视频链接PPT和书籍下载网址： 【GitHub链接】Stochastic Approximation：随机近似Stochastic Gradient Descent：随机梯度下降第 7 章 的 Temporal-Difference Learning 是 Stochastic Approximation 的一个特殊情况。随机梯度下降 是

PDF 资料 整理 v3 链接视频链接习题actor-critic方法仍然是策略梯度方法。强调结合策略梯度 和 基于价值的方法的结构。actor：策略更新。 策略用于执行动作critic： 策略评估 或 价值估计。10.1 QACQ： 动作价值 qtq_tqt​上节课介绍的 策略梯度方法1)标量指标 J(θ)J(\theta)J(θ)： vˉπ\bar v_\pivˉπ​ 或rˉπ\bar r_\

v3 链接9.3.2 无折扣情形下的梯度推导平均奖励 rˉπ\bar r_\pirˉπ​ 的定义对折扣和无折扣情况都有效。在折扣情况下的梯度是一个近似值，它在无折扣情况下的梯度更优雅。因为 无折扣奖励和 E[Rt+1+Rt+2+Rt+3+⋯∣St=s]{\mathbb E}[R_{t+1}+R_{t+2}+R_{t+3}+\cdots|S_t=s]E[Rt+1​+Rt+2​+Rt+3​+⋯∣St​

学堂在线链接.B 站 链接.文章目录第-章 绪论P12？P14RAM实例？例：2-Subset例： 取非极端元素例： 起泡排序P27 封底估算(Back- Of - The - EnvelopeCalculation)例：数组倒置例： 最大的两个数P2向量P3 列表P4 栈与列表P5 二叉树P6 图P7 图应用P8 二叉搜索树P10 高级搜索树P11 词典P12 优先级队列P13 串P14 排序第

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控制 BA 规模：仅保留 离当前时刻最近的 N 个关键帧。在大场景中，大量特征点 会严重降低计算效率，计算量越来越大 ——>滑动窗口法 比较适合VO系统，不适合大规模建图系统。BA能精确地优化每个相机位姿与特征点位置。，推导按照此定义的左乘扰动雅克比矩阵。这样构建的误差理想下是0，因为ln(BA：带有相机位姿和空间点的图优化。改进：简化BA 【位姿图】查看待优化的位姿图。第9讲 以BA为主的图优化