朝思录

目录： 第一章 基本概念 1.1 集合 1.2 映射 1.3 数学归纳法 1.4 整数的一些整除性质 1.5 数环和数域 第二章 多项式 2.1 一元多项式的定义和运算 2.2 多项式的整除性 2.3 多项式的*大公因式 2.4 多项式的分解 2.5 重因式 2.6 多项式函数 多项式的根 2.7 复数和实数域上多项式 2.8 有理数域上多项式 2.9 多元多项式 2.10 对称多项式 第三章 行列式 3.1 线性方程组和行列式 3.2 排列 3.3 n阶行列式 3.4 子式和代数余子式 行列式的依行依列展开 3.5 克拉默规则 第四章 线性方程组 4.1 消元法 4.2 矩阵的秩 线性方程组可解的判别法 4.3 线性方程组的公式解 4.4 结式和判别式 第五章 矩阵 5.1 矩阵的运算 5.2 可逆矩阵 矩阵乘积的行列式 5.3 矩阵的分块 第六章 向量空间 6.1 定义和例子 6.2 子空间 6.3 向量的线性相关性 6.4 基和维数 6.5 坐标 6.6 向量空间的同构 6.7 矩阵的秩 齐次线性方程组的解空间 第七章 线性变换 7.1 线性映射 7.2 线性变换的运算 7.3 线性变换和矩阵 7.4 不变子空间 7.5 本征值和本征向量 7.6 可以对角化的矩阵 第八章 欧氏空间和酉空间 8.1 向量的内积 8.2 正交基 8.3 正交变换 8.4 对称变换和对称矩阵 8.5 酉空间 8.6 酉变换和对称变换 第九章 二次型 9.1 二次型和对称矩阵 9.2 复数域和实数域上的二次型 9.3 正定二次型 9.4 主轴问题 9.5 双线性函数 第十章 群,环和域简介 10.1 群 10.2 剩余类加群 10.3 环和域 附录 向量空间的分解和矩阵的若尔当标准形式 §1 向量空间的准素分解 凯莱－哈密顿定理 §2 线性变换的若尔当分解 §3 幂零矩阵的标准形式 §4 若尔当标准形式 索引

Pro git第二版的英文pdf，用以对照中文版查阅翻译不明确的地方。 另提供中文版的在线阅读地址： https://progit.bootcss.com

这个是模式分类第二版的习题和程序答案，非常全面，唯一的缺点是全英文。当然，我相信你学到这个地步，那点英文已经算不上事了 给出一些里面的英文供你参考一下（有些符号复制过来有些问题，所以仅供参考） 1、Because of the symmetry property of the ROC curve, the point (Phit, Pfalse) and the point (1 − Phit, 1 − Pfalse) will go through the same curve corresponding to some fixed d. For case B, (0.1, 0.3) is also a point on ROC curve that (0.9, 0.7) lies. We can compare this point with case A, going through (0.8, 0.3) and the help of Fig. 2.20 in the text, we can see that case A has a higher discriminability d'. 2、That is, the two different thresholds do not provide any additional information and conveys the same information as only one observation. As explained in part (a), this kind of result would not allow us to determine da'. 3、We can see that for some n, the ratio will be small if s is small, and that the ratio will be large if s is large. This implies that with n increasing, if x is unlikely to be 1 in the first n tests (i.e., small s), it would be unlikely to be 1 in the (n + 1)st test, and thus s remains small. On the contrary, if there are more 1s than 0s in the first n tests (i.e., large s), it is very likely that in the (n + 1)st test the x remains 1, and thus retains s large.