证据理论是Dempster于1967年首先提出，由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论，也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论)，属于人工智能范畴，最早应用于专家系统中，具有处理不确定信息的能力。作为一种不确定推理方法，证据理论的主要特点是：满足比贝叶斯概率论更弱的条件；具有直接表达“不确定”和“不知道”的能力·。
DS理论
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2016-05-13 02:37:48
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亚里士多德在逻辑学上最重要的工作就是三段论的学说。一个三段论就是一个包括 有大前提、小前提和结论三个部分的论证。三段论有许多不同的种类，其中每一种经院 学者都给起了一个名字。最为人所熟知的就是称为“Barbara”①的那一种： 凡人都有死（大前提）。 苏格拉底是人（小前提）。 所以：苏格拉底有死（结 ...
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2016-05-09 12:48:18
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最近工作中将php5.2升级到php5.6，在升级的过程中，需要对php各个版本之间的不兼容的问题进行讨论和测试论证。依据php版本不兼容 分支说明 ， 分别在多个版本之间进行了测试，分享如下：
php5.3 不兼容5.2
1.在 PHP 5.3.x 的所有绑定扩展中应用了新的内部参数解析API, 当给函数传递了不兼容的参数时将返回 NULL. 但有一些例外，比如函数 get_clas...
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2016-05-06 13:08:39
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本篇文章讲解了计算机的原码, 反码和补码. 并且进行了深入探求了为何要使用反码和补码, 以及更进一步的论证了为何可以用反码, 补码的加法计算原码的减法. 论证部分如有不对的地方请各位牛人帮忙指正! 希望本文对大家学习计算机基础有所帮助!
一. 机器数和真值
在学习原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值的概念.
1、机器数
一个数在计算机中的二进制表示形式...
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2016-04-29 17:44:02
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作为集成学习的二个方法，其实bagging和boosting的实现比较容易理解，但是理论证明比较费力。下面首先介绍这两种方法。
所谓的集成学习，就是用多重或多个弱分类器结合为一个强分类器，从而达到提升分类方法效果。严格来说，集成学习并不算是一种分类器，而是一种分类器结合的方法。
1.bagging
bagging算是很基础的集成学习的方法，他的提出是为了增强分类器效果，但是在处理不平衡问题上...
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2016-04-26 22:09:00
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本篇文章讲解了计算机的原码, 反码和补码. 并且进行了深入探求了为何要使用反码和补码, 以及更进一步的论证了为何可以用反码, 补码的加法计算原码的减法. 论证部分如有不对的地方请各位牛人帮忙指正! 希望本文对大家学习计算机基础有所帮助!
一. 机器数和真值
在学习原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值的概念.
1、机器数
一个数在计算机中的二进制表示形式...
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2016-04-26 19:46:51
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数学归纳法： 通常用于证明某个给定命题在整个（或者局部）自然数范围内成立。它对解题步骤有严格要求： 证明n=1时成立 假设n=k时命题成立，然后以验证的条件和假设的条件作为论证的依据进行推导，在接下来的推导过程中不能直接将n=k+1代入假设的原式中去 总结表述 强归纳法: 是数学归纳法的一种变形，证... ...
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2016-04-16 21:34:31
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考生在作答申论作文时，在明确主题和立意之后，下一步是紧扣文章立意展开论证。从文章评阅和平日批改情况看，许多考生无法恰当或综合运用议论文中常见的一些论证方式，所以导致写出的议论文说理不透，蜻蜓点水，观点模糊不清。下面给考生们介绍两种在议论文写作时常用的较为好..
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2016-04-13 20:57:03
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特征检测和跟踪的经典文献是Shi and Tomasi 1994的文章（见参考文献），虽然年代久远但非常经典。这个paper中提出了一个特征提取方法，一个基于图像仿射变换模型(并论证了只需仿射变换中的translation分量而无需deformation分量)的跟踪算法和一个跟踪时进行特征监测（判断 ...
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2016-04-08 19:50:13
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VC理论证明通过一系列的求上限，获得了针对所有目标函数、及所有训练数据集的一个上限公式，对机器学习有着重要意义！但是正也是因为如次多的上限，所以该值对指导实践只是一种最坏的参考，还有太多的假设集求不出VC维来。可以看到证明过程极具技巧性，巧妙的将无穷转化为有限，再找到了界。 在VC维理论证明中涉及成 ...
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2016-04-02 00:51:24
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