两类问题且模式都是正太分布的特殊情况：设有两种模式，W1，W2,P(w1)和P(w2)求这两类模式之间的贝叶斯判别界面的方程式 情况一 当C1!=C2时，两类模式的正态分布为：p(x|ω1)表示为N(m1, C1)，p(x|ω2)表示为N(m2, C2)，ω1和ω2两类的判别函数对应为： m1和m2是两种模式的均值向量 mi = Ei{x} Ci是协方差矩阵，这里要有一点说明，之前我一直

做Curve Fitting的时候通常会有以下信息，大家不解其意，在此做简单介绍。 Results ：显示当前拟合的详细结果, 包括拟合类型 (模型、样条或插值函数)、拟合系数以及参数匹配的95% 置信范围, 以及适合统计的这些优点； SSE: 错误的平方和。此统计量测量响应的拟合值的偏差。接近0的值表示更好的匹配。 R-square 表示：多重测定系数。数值的大小在0到1之间，越接近1，表明方