VS2017安装中注册表问题的解决

今天在安装VS2017时碰到了一个棘手的问题导致所有的组件都无法使用，经过半天的捣鼓最终解决了以下的问题。

QR分解（2）

QR分解是线性代数中一种常用的矩阵分解，即把矩阵分解为一个正规正交矩阵和一个上梯形矩阵——QR分解是求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，同时也是许多迭代算法的基础。（QR分解续篇）

QR分解(1)

QR分解是线性代数中一种常用的矩阵分解，即把矩阵分解为一个正规正交矩阵和一个上梯形矩阵——QR分解是求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，同时也是许多迭代算法的基础。

二分类与多分类问题

分类是一种朴素而又深刻的思想，要是人工智能成为现实，解决分类问题是必须的。分类可以更好的挖掘数据中的信息，也便于对数据的捆绑加工。分类可以降低世界的复杂度，将世界中复杂的关系简化为类与类之间的联系，从而有可能通过机器来认知刻画这个世界。

线性回归的变形

顾名思义，线性回归只能处理线性关系的情况，这样难免有很大的局限性，所以我们通常对线性回归模型进行改造来获得拟合曲线的能力。

线性回归

线性回归是机器学习中最基本但也十分重要的一个概念，线性回归可以解决简单的最优解和二分类问题，并且有些复杂的学习模型是在线性回归的基础上延伸出来的。

盒子模型与定位技术

盒子模型是HTML语言中一个重要的概念，如果说编程语言中一切皆对象，那么HTML中则是一切皆盒子。定位技术在HTML中也是非常重要的，虽然通过盒子模型可以解决所有的定位问题，但是这样的方法只适合于简单的网页。当网页结构异常复杂时，使用这种定位方法需要计算大量的参数，是不可行的。因此我们需要使用框架封装好的定位技术。

梯度、散度、旋度

梯度、散度、旋度是研究向量场的几个重要的量，它们表征着向量场的性质，在理论研究中有着重要的地位。梯度表示标量函数增加或减少的方向；散度表示向量场远离源的程度；旋度则表示向量场围绕某个中心旋转的程度。

KMP 算法

KMP算法是子串搜索算法中最有效、最有名的一个算法，它有效地减少了匹配子串时的比较次数，降低了时间复杂度，其中蕴含算法的思想更是值得学习的。

改进平方根法和追赶法

虽然平方根法的时间复杂度远远低于高斯消元法和lU分解，但是n个开方运算会耗费很多的时间，所以为了避免开放运算，需要对平方根法进行改进。

追赶法则是求解严格对角占优矩阵效率最高的算法之一。