RANSAC 线性回归算法 用于解决普通线性回归算法里对 outlier 敏感的缺点 随机挑选出 mmm 个点 用这 mmm 个点拟合一个线性模型 对剩下的所有点，计算模型误差，筛选出在 tolerance ϵ\epsilonϵ 内的点 用新挑选出来的点对模型进行重新拟合（例如最小二乘法） 最后选择性能最好的模型
