Summary of Bayesian Networks and Hidden Markov Models

Summary of Clustering

Neural Networks Overview Neural Networks는 여러 개의 함수 \(f(x), g(x), h(x), ...\) 가 결합 된 형태 \(y = h(g(f(x))) ...\) 로 정의된다. 기본적을 Input layer, Hidden layer, Output layer 로 구성되며, hidden layer 의 갯수와 각 층의...

Summary of BaSliding Modeckstepping

Summary of Backstepping

Summary of Denavit-Hartenberg (DH) Parameter

Koordinatensysteme, Konfiguration des Einzelkörpers, Koordinatentransformationen, Euler Angle, Cardan Angle, 오일러각, 카단각

Summary of Logical Agents

Summary of Constraint Satisfaction Problems

Summary of Flatness