前一段时间做了一个数字识别的小系统，基于BP神经网络算法的，用MFC做的交互。在实现过程中也试着去找一些源码，总体上来讲，这些源码的可移植性都不好，多数将交互部分和核心算法代码杂糅在一起，这样不仅代码阅读困难，而且重要的是核心算法不具备可移植性。设计模式，设计模式的重要性啊！于是自己将BP神经网络的核心算法用标准C++实现，这样可移植性就有保证的，然后在核心算法上实现基于不同GUI库的交互（MFC
回归 1）多元线性回归 （1）模型建立多元线性回归讨论的的是变量y与非随机变量x1……xm之间的关系，假设他们具有线性关系，于是有模型：y =b0 + b1x1 + …… + bmxm+ e这里的e~N（0，a2），b0，……，bn，a2都是未知数。上式矩阵表达式为：y =xb + e对于一组样本（x00……x0m，y0）……（xn0……xnm，yn）观测值，这时对每个观测值有
A few months ago, one of my friends asked me for a favor that he wanted me to help him out with his digital recognition project. Fortunately, I had decided to go further for a master degree and I had
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