ransac
ransac是random sample consensus 的縮寫。它是一種通用的演算法可以與其他引數估計演算法一起獲得魯棒性的模型。主要通過概率來濾除資料中不服從一般概率分布的雜訊。 內容
1.介紹
2.概述
2.1動機
2.2假設
2.3方法
3.演算法
3.1前提
3.2流程
3.3引數
3.3.1內層比率
3.3.2取樣子集
3.3.3容錯閾值
3.3.4最小一致性閾值
3.3.5迭代次數
4.擴充套件
5.實驗
6.**
7.應用
8總結1介紹：
一般引數估計是基於訓練資料集中的雜訊是基於高斯分布的。因此可以通過均值化所有資料來獲得最優的引數。然而，這種假設不包含資料集中存在的大的誤差，或者採用過程中的錯誤的測量。這種錯誤其實上不能擬合模型，而且應該被濾除從而獲得更好的訓練資料。
2 概述
2.1動機
ransac旨在估計函式引數當存在顯而易見的錯誤的樣本（這些樣本會誤導引數估計）
2.2假設
ransac假定訓練資料集包含inliers可以被模型解釋，而outliers一點也不適合模型。因此如果包含了outliers可能會增加**誤差，因為它不含模型的任何資訊。也就是說ransac通過inliers來訓練模型忽略了outliers。然而，將資料集分開為inliers和outliers是乙個很強的假設，但是這就是ransac與其他的方法的主要區別。此外，即使這個假設不適用於某資料集，ransac也不會對引數的估計造成損害，因為它會考慮將整個資料集考慮成inliers然後訓練引數。
為了在訓練過程中拒絕outliers，ransac運用一小組資料來訓練模型而不是運用全部資料然後通過擴充套件資料集。使用一小段資料集時，就自動假設模型可以被一小一部分inliers估計。然而，這是個軟假設並且可以覆蓋到絕大部分的假設，例如如果能要捕獲乙個線性function，2個資料就足夠了。
3.方法
ransac均勻的隨機的選擇乙個子資料集然後用他們來估計引數。隨後確定樣本是在生成的模型的誤差範圍之類。這樣本被認為與模型一致，被稱為consensus（一致）集樣本。此時樣本在一致集中被稱為inliers剩下的被稱為outliers。如果樣本的計數量在一致集中足夠高，就用這個一致集來訓練最後的模型。重複這個過程知道一定的迭代次數，最後輸出最小的均誤差的模型在所有的生成模型中。作為乙個隨機化的演算法。ransac不能保證夠發現最優的inliers模型。但是獲得最優解的概率能夠保證超過乙個霞姐如果演算法引數分配到乙個合適的數值。
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