零、引言软件：Ubuntu16.04.iso、硬件：一个U盘、带有固态硬盘的电脑(不带固态硬盘也可以，只有开辟足够的硬盘空间供安装系统，以下都统称为固态硬盘)假设：本来安装好了Win10+Ubuntu16.04双系统，可是Ubuntu系统崩溃了，无法进入引导界面。目标：将Win10和Ubuntu16.04都装到固态硬盘上。一、用磁盘管理删除Ubuntu16.04所用的分区具体步骤如

1.过拟合的问题模型的分类：欠拟合、完全符合、过拟合目前已经学习的线性回归和逻辑回归可以解决很多问题，在实际应用中可能会产生过度拟合(over-fitting)的问题，可能导致它们的效果很差。这里利用正则化(regularization，有译者翻译为：规范化)技术减少过度拟合的问题。减少过拟合的方法：1. 丢弃一些不能帮助我们正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征， 或者使用一些

0.概述朴素贝叶斯法基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。优点：原理简单实现简单学习与预测的效率都很高是一种常用的方法缺点： 1.朴素贝叶斯法的学习与分类要点：1）朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y)。具体

1.m4gunzip m4-1.4.2.tar.gztar xf m4-1.4.2.tarcd m4-1.4.2./configuremakemake checksudo make install2.gmpsudo apt-get install lziplzip -d gmp-6.1.2.tar.lztar -xvf gmp-6.1.2.tar./configuremakem

ubuntu下cmake3.4的安装(有GUI界面)

步骤：         1）准备：1.cc         2）编译：g++ -o 1 1.cc         3）执行：./1截图：

1、安装nvidia驱动首先去官网上查看适合你GPU的驱动。例如，本人的GPU适合的驱动如图：执行如下语句，安装sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get updatesudo apt-get install nvidia-367sudo apt-get install mesa-common-devsu

0.概述决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。主要优点：模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。1.决策树模型与学习节点：根节点、子节点；内部节点（internal node）和叶节点（leaf node）。决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。决策树学习仍然需要将代价函数最小化。为了防止有过拟合现

0.概述---**线性回归**不仅可以做**回归**问题的处理，也可以通过与**阈值**的比较转化为**分类**的处理，但是其**假设函数**的输出范围没有限制，这样很大的输出被分类为1，较少的数也被分为1，这样就很奇怪。而**逻辑回归**的**假设函数**的输出范围是0~1。当数据集中含有误差点时，使用**线性回归**相应的误差也会很大。

1.什么是OpenCV:OpenCV本质上是一个开源计算机视觉库。2.OpenCV是什么:OpenCV其实是用C/C++语言写的计算机视觉算法3.如何学习OpenCV:1)多编程; 2)系统学习《数字图像处理》、《计算机视觉》和《模式识别》。4.参考资料：OpenCV入门教程　作者：于仕琪