ランダムサンプルコンセンサスとは

R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。

どのようなメリットがあるのか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 無作為サンプルのコンセンサス

第 2 章: 推定者

第 3 章: 最小二乗法

第 4 章: 異常値

第 5 章: 相互検証 (統計)

第 6 章: 誤差と残差

第 7 章: 混合モデル

第 8 章: 堅牢な統計

第 9 章: 画像スティッチング

第 10 章: リサンプリング (統計)

(II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。

この本は誰に向けたものなのか

専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のランダム サンプル コンセンサスについて基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。