Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition 中文翻译 ；原网页为：http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfHash table
I1. n
A
(m1,m2)
F
i.11
m;,
(Key to
(ms, m6)
F1=m2
hash table
图2.(a)两个定向点的点对特征F.分量F1被设置为点F2和F3与法
神经网络的逻辑应该都是熟知的了，在这里想说明一下交叉验证
交叉验证方法：
看图大概就能理解了，大致就是先将数据集分成K份，对这K份中每一份都取不一样的比例数据进行训练和测试。得出K个误差，将这K个误差平均得到最终误差
这第一个部分是BP神经网络的建立
参数选取参照论文：基于数据挖掘技术的股价指数分析与预测研究_胡林林
import math
import random
import tushare as ts
import pandas as pd
random.seed(0)
def ge
