目錄2. 缺點
ransac從樣本中隨機抽選出乙個樣本子集，
使用最小方差估計演算法對這個子集計算模型引數，
然後計算所有樣本與該模型的偏差，
再使用乙個預先設定好的閡值與偏差比較（當偏差小於閡值時，該樣本點屬於模型內樣本點(inliers)，文中簡稱局內點或內點，否則為模型外樣木點(outliers)）
記錄下當前的inliers的個數，然後重複這一過程。
每一次重複都記錄當前最佳的模型引數（所謂最佳即是inl}ers的個數最多，此時對應的inliers個數為best_ ninliers）
計算乙個迭代結束評判因子，據此決定是否迭代結束（每次迭代的末尾都會根據期望的誤差率、best_ninliers ,總樣本個數、當前迭代次數）
迭代結束後，最佳模型引數就是最終的模型引數估計值。
理論上可以剔除outliers的影響，並得到全域性最優的引數估計。缺點 需要設定閾值
當模型具有明顯的物理意義時，這個閡值還比較容易設定，
但是若模型比較抽象時，這個闌值就不那麼容易設定了，
而且固定閉值不適用於樣本動態變化的應用
缺點 迭代執行次數由執行期決定
不能預知迭代的確切次數(當然迭代次數的範圍是可以**的)。
除此之外，ransac只能從乙個特定資料集中估計乙個模型，當兩個(或者更多個)模型存在時，ransac不能找到別的模型。
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