摘要：
一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 以这两个集合为 阅读全文
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理.查德(L. Zadeh) 的主要贡献在于把模糊性和数学统一在一起，模糊数学不是把已经很精确的数学变得模模糊糊，而是用精确的数学方法来处理过去无法用数学描述的模糊事物。因为现实世界中要想绝对精确是不可能的，实际上只能将所谓的不准确程度降低到无关紧要的水平罢了。L. Zadeh 的观点不是让数学放弃 阅读全文
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//DbUtil.h #ifndef DBUTIL_H#define DBUTIL_H using namespace std; QString md5Encode(QString passwd);class DbUtil { public: static QString checkNameT; s 阅读全文
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写了个程序，在DLL中用malloc分配了一块内存，但是在exe程序中释放，结果程序crash，原因就是：其原因可能是堆被损坏，这也说明 TestMySticker.exe 中或它所加载的任何 DLL 中有 bug。 以下文字引用自 http://hi.baidu.com/huhe/blog/ite 阅读全文
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这个问题可能是内存空间释放了两次，比如使用cvLoadImage函数时IplImage* img = cvLoadImage(buf.c_str(),1);，注意要释放内存，但不要释放了两次cvReleaseImage(&img); 阅读全文
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在讲义《线性回归、梯度下降》和《逻辑回归》中我们提到可以用梯度下降或梯度上升的方式求解θ。在本文中将讲解另一种求解θ的方法：牛顿方法（Newton's method）。 牛顿方法（Newton's method） 逻辑回归中利用Sigmoid函数g(z)和梯度上升来最大化ℓ(θ)。现在我们讨论另一个 阅读全文
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前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子。在逻辑回归模型中我们假设： 在分类问题中我们假设： 他们都是广义线性模型中的一个例子，在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族。 指数分布族（The Exponential Family） 如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族： 阅读全文
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本文主要讲解分类问题中的逻辑回归。逻辑回归是一个二分类问题。 二分类问题 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题可以扩展到多分类问题。例如：我们要做一个垃圾邮件过滤系统，是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别，是垃圾邮件还是正常邮件。对于类别我们通常称为正类（positive c 阅读全文
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欠拟合、过拟合 如下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型，对训练数据拟合不够好，损失函数取值较大。如图中第二个模型，如果我们在线性模型上加一个新特征项，拟合结果就会好一些。图中第三个是一个包含5阶多项式的模型，对训练数据几乎完美拟合。 模型一没有很好的拟合训练数据，在训练数据以及在测试数据上都存在 阅读全文