在第二章中,我们讨论了一 维随机变量函数的分布,现在我 们进一步讨论: 当随机变量X,X2,…,X的联合分布 12 已知时,如何求出它们的函数

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

4.1二维图形几何变换 4.1.1齐次坐标 所谓齐次坐标表示法就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。例如:二维坐标点P(x,y)的齐次坐标为: 其中,H是任一不为0的比例系数

一. 向量到子空间的距离 二. 最小二乘法

1、 线性空间； 2、 线性变换； 3、 线性变换的本征值与本征向量； 4、 内积空间； 5、 正交化法； 6、 自伴算子； 7、 等距变换； 8、 正规变换的本征值与本征向量； 9、 平方可积函数空间； 10、完备正交归一函数集； 11 、多项式逼近 12 、完备正交归一集的例子； 13、 正交多项式

提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态

一、线性相关性的概念 定义3给定向量组A:a1,a2,…,am,如果存在不 全为零的数k,k2,k使 1,2,,m ka1+k2a2+…+kmam=0 则称向量组A是线性相关的,否则称它线性无关 注意1.若a1,a2,,an线性无关,则只有当 1=…=n=0时,才有 a1+2a2+…+nan=0成立

一、欧氏空间的定义 二、欧氏空间中向量的长度 三、欧氏空间中向量的夹角 四、n维欧氏空间中内积的矩阵表示 五、欧氏子空间

若干个同维数的列向量（或同维数的行向量） 所组成的集合叫做向量组．

第五章重叠、流水和向量处理机 1重叠方式 一.重叠解释方式 1.一条指令的几个过程段 （1)取指令:根据PC(指令计数器)从M(存储器) 取出指令送到IR(指令寄存器) （2)译码分析:译出指令的操作性质,准备好所需数据 （3)执行:将准备好的数按译出性质进行处理,主要涉及ALU(算术逻辑运算部件) 2.对指令执行的几种方式