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【分享】如何使用coresight作为MPSoC的标准输入输出？

standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出 对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package...Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。...在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。...然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。

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使用Kinect2作为Oculus游戏应用的输入设备

其中基本的需求, 就是可以使用双手跟VR中的虚拟环境进行交互....这么一来, 首先键鼠或手柄就被排除掉了, 我们只好针对市面上的一些输入设备, 挨个进行评估实验: - Wiimote: 只能检测运动和方向, 无法准确定位双手的位置 - Leap Motion:..., 还没有比较完美的VR输入设备可以用....UE4已经默认集成了Oculus的支持, 所以这两个坐标系的处理不用我们操心了, 默认Oculus头戴显示器的坐标就是UE4摄像机的位置加上PostionTracking的Offset 而Oculus头戴显示器的位置来源于...总结 在做VR技术预研的过程中, 我们也发现三大VR设备(Oculus, Steam VR, PS VR)的发布的操作设备已经趋于一致: 双持控制器, 每个控制器都可以获取位置和旋转, 并且带有传统的按钮和摇杆

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一文通俗讲透树模型

4、最终的，按照上面的步骤，我们逐个特征及取值试着去划分后发现，根据西瓜重量的特征 以300g作为划分出了两组，我们以叶子节点的大多数类作为该节点的决策类别。...这里介绍下线性决策树，其实原理也很简单：把线性回归加到决策树的叶子节点里面（特征划分完后，再用线性模型拟合做决策）。...使用信息增益做特征划分的缺点是：信息增益偏向取值较多的特征。...C4.5决策树的指标：信息增益比 信息增益比也就是信息增益除以信息熵，这样可以减少偏向取值较多信息熵较大的特征。 相应的，使用信息增益比缺点是：信息增益比偏向取值较少的特征。...（注：由于分类误差为分段函数=1-max(p, 1-p) ，不便于微分计算，实际中也比较少直接用） 当Cart应用于回归任务，平方误差损失也就是Cart回归树的生长指标。

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机器学习中 5 种必知必会的回归算法！

但是，由于 ReLU 忽略了负值之间的相对差异，因此过度使用 ReLU 作为激活函数可能意味着该模型倾向于避免输出负值。...由于回归作为机器学习任务的特殊性和高差异性，因此需要仔细修剪决策树回归器。但是，它进行回归的方式是不规则的，而不是连续地计算值。因此，应该修剪决策树，使其具有最大的自由度。...() model.fit(X_train, y_train) 由于决策树回归参数非常重要，因此建议使用sklearn的GridCV参数搜索优化工具来找到模型的正确准则。...3、LASSO 回归 理论 LASSO回归是线性回归的一种变体，特别适合于多重共线性(要素彼此之间具有很强的相关性)的数据。它可以自动执行部分模型选择，例如变量选择或参数消除。 ?...这种正则化通常会导致具有较少系数的稀疏模型，这使得它具有可解释性。

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Python对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类、逻辑回归、支持向量回归（SVR）

随机森林 用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。...(c) 训练网络：优化器：采用了Adam而不是简单的SGD，主要也是避免局部最优的问题。...分类问题我们采用了普遍使用的交叉熵损失损失，但是与普遍的交叉熵相比，由于数据过于不平衡，因此我们增加了占比较少的数据的损失权重 4....逻辑回归：这里主要也是需要对变量进行筛选 由于数据非常不平衡，因此我们使用AUC作为标准进行衡量。逐个遍历自变量并将自变量名连接起来，升序排序accuracy值，最新的分数等于最好的分数。 6.

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python在Scikit-learn中用决策树和随机森林预测NBA获胜者

用决策树和随机森林预测NBA获胜者 ＃导入数据集并解析日期导入作为 pd df = pd 。...在每场比赛中，主队和客队都有可能赢得一半时间 预测类 在下面的代码中，我们将指定我们的分类类。这将帮助我们查看决策树分类器的预测是否正确。...scikit-learn软件包实现CART（分类和回归树）算法作为其默认 决策树类 决策树实现提供了一种方法来停止构建树，以防止过度使用以下选项： • min_samples_split 建议使用min_samples_split...values参数，从数据集中提取要素以与我们的scikit-learn的DecisionTreeClassifier一起使用。...出于探索的目的，测试较少数量的变量以便首先获得决策树输出的感觉会很有帮助。最终的树开始于X的分裂，我们的第一个解释变量，主队队列更高。

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梯度提升树GBDT系列算法

在此三大要素基础上，所有boosting算法都遵循以下流程进行建模： 正如之前所言，Boosting算法之间的不同之处就在于使用不同的方式来影响后续评估器的构建。...在最初被提出来时，GBDT被写作梯度提升机器（Gradient Boosting Machine，GBM），它融合了Bagging与Boosting的思想、扬长避短，可以接受各类弱评估器作为输入，在后来弱评估器基本被定义为决策树后...作为一个Boosting算法，GBDT中自然也包含Boosting三要素，并且也遵循boosting算法的基本流程进行建模，不过需要注意的是，GBDT在整体建树过程中有几个关键点： 弱评估器                       ...并且所有超参数都给出了默认值，需要人为输入的参数为0。所以，就算是不了解参数的含义，我们依然可以直接使用sklearn库来调用GBDT算法。...（accuracy）作为评分方式,即预测正确的样本数占总样本数的比例 print("决策树：{}".format(score_dtc)) print("随机森林：{}".format(score_rfc

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深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）

2.12.2 决策树的三要素 一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分： 1、特征选择：从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如果选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生处不同的决策树算法...信息增益比本质：在信息增益的基础之上乘上一个惩罚参数。特征个数较多时，惩罚参数较小；特征个数较少时，惩罚参数较大。 惩罚参数：数据集D有以特征A作为随机变量的熵的倒数。...在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其他靠近中间黑线的点可以看作为支持向量，它们可以决定分类器，即黑线的具体参数。...如果数据量很大，SVM的训练时间就会比较长，如垃圾邮件的分类检测，没有使用SVM分类器，而是使用简单的朴素贝叶斯分类器，或者是使用逻辑回归模型分类。...逻辑回归中改变任何样本都会引起决策面的变化。 3. 计算复杂度不同。对于海量数据，SVM的效率较低，LR效率比较高 当样本较少，特征维数较低时，SVM和LR的运行时间均比较短，SVM较短一些。

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随机森林算法

我将在分类中讨论随机森林，因为分类有时被认为是机器学习的基石。您可以在下面看到随机森林如何使用两棵树： ? 随机森林具有与决策树或装袋分类器几乎相同的超参数。...幸运的是，您不必将决策树与装袋分类器组合在一起，只需轻松使用随机森林的分类器类即可。就像我已经说过的，使用Random Forest，你也可以使用Random Forest回归量来处理回归任务。...决策树与随机森林之间的差异： 就像我已经提到的，随机森林是决策树的集合，但是存在一些差异。 如果您将具有要素和标签的训练数据集输入到决策树中，它将制定一组规则，用于进行预测。...2.提高模型速度 该“n_jobs”超参数告诉引擎是多少处理器允许使用。如果它的值为1，则它只能使用一个处理器。值“-1”表示没有限制。 “random_state”使模型的输出可复制。...优点和缺点： 就像我已经提到的，随机森林的一个优点是它可以用于回归和分类任务，并且很容易查看它分配给输入要素的相对重要性。

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Pm2作为进程辅助管理器的简单使用

Pm2 是一个依赖于 Node 的进程管理器，可以自动管理应用的运行并自动配置负载均衡，具有运行监控、自动启动等特性，非常使用于 Issa 构架的应用程序，也可以在系统中用于独立应用程序的运行管理。...在控制台输入sudo npm install pm2@latest -g或sudo yarn global add pm2即可完成 Pm2 的安装。...使用 Pm2 来管理应用程序 先使用 Pm2 拉起程序 控制台运行以下命令(可按照需求加上 sudo) $ pm2 start urapp #这里将要加入管理的应用地址写入到urapp...appid 暂停应用程序 #输入运行中的appid，可在pm2 list中查看 $ pm2 restart appid 重启应用程序 #输入运行中的appid，可在pm2 list...中查看 $ pm2 delete appid 删除应用程序 #输入运行中的appid，可在pm2 list中查看 重新载入应用程序以便应用更改 使用以下命令即可在不间断的条件下更新应用程序配置

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使用线性回归，聚类，还是决策树？

线性回归用例 线性回归的一些用途如下： 产品销售； 定价，效能和风险系数 帮助你理解消费者行为、利润和其他商业要素 预测趋势；做出估计和预判 评估产品的营销效果，制定产品价格和促销策略 金融服务和保险领域的风险评估...这将发生在我们添加到模型里的每个数据点上； 因此，线性回归并不适合作为分类模型。 错误率 线性回归比另外两个算法更难降低错误率。 数据兼容性 线性回归要求数据连续。...增量学习 决策树分批工作，它一次对一组训练数据进行建模。因此，它不适合进行增量学习。 错误率 它们的错误率相对较高，但比线性回归低。 数据兼容性 决策树可以处理具有数值属性或标称属性的输入数据。...它比线性回归和决策树要合适得多。 错误率 聚类的测试错误率接近于贝叶斯分类器。 属性数量的影响 凭借它处理任意复杂边界的能力，聚类算法可以处理多个属性和它们之间的复杂交互关系。...这是决策树不具备的能力。 希望本文可以帮助你使用这些算法！

2.6K60

2小时入门Spark之MLlib

Estimator：估计器。具有fit方法。它接受一个DataFrame数据作为输入后经过训练，产生一个转换器Transformer。 Pipeline：流水线。具有setStages方法。...六，分类模型 Mllib支持常见的机器学习分类模型：逻辑回归，SoftMax回归，决策树，随机森林，梯度提升树，线性支持向量机，朴素贝叶斯，One-Vs-Rest，以及多层感知机模型。...这些模型的接口使用方法基本大同小异，下面仅仅列举常用的决策树作为示范。更多范例参见官方文档。...七，回归模型 Mllib支持常见的回归模型，如线性回归，广义线性回归，决策树回归，随机森林回归，梯度提升树回归，生存回归，保序回归。 1，线性回归 ? 2，决策树回归 ? ?...交叉验证模式使用的是K-fold交叉验证，将数据随机等分划分成K份，每次将一份作为验证集，其余作为训练集，根据K次验证集的平均结果来决定超参选取，计算成本较高，但是结果更加可靠。

2.1K20

机器学习集成算法——袋装法和随机森林

具有高方差的算法之一是决策树，比如分类和回归树（CART）。 决策树对它所接受的具体数据很敏感。...使用袋装决策树时，我们不太忧虑个别决策树的过拟合现象。因此，可以加深决策树（例如，在树的每个叶节点处的使用很少的训练样本），且可以不修剪树。这一做法也将提高效率。这些树将具有高的方差、低的偏差。...就像决策树本身一样，袋装法可以用于分类和回归问题。 随机森林 随机森林是对袋装决策树的改进。 像CART这样的决策树存在一个问题，那就是他们贪婪。...对于分类，一个好的默认值是：m = sqrt（p） 对于回归，一个好的默认值是：m = p / 3 其中，m是在分割点可搜索的特征的数量，这些特征是随机选取的；p是输入变量的总数量。...把所有的决策树的错误下降值求平均，即可作为每个输入变量重要性的估计。当变量被选择时，产生的下降越大，则重要性越大。

4.5K60

决策树引论和CART算法

决策树综述 1.决策树的工作原理 决策树decision tree分类法是一种简单但广泛使用的分类技术。...缺点：信息增益率会优先选择可取值数目较少的属性，并且对于连续属性需要扫描排序，性能不佳。...对于离散型属性选择该属性产生最小Gini 系数的子集作为分裂子集；对于连续型属性考虑所有可能的分裂点。 CART分类树（输出为离散型变量） 1.算法 输入：训练数据集 ?...第一类称为回归树，是在20世纪80年代作为CART算法的一部分引入的。尽管它被称为回归树，但是并没有使用线性回归方法，而是基于到达叶节点的输出平均值做预测的。...分别是输入和输出变量（连续型变量），在训练集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域，根据每个子区域上输出值的平均值作为预测结果，构建二叉树。 训练数据集： ?

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《机器学习实战》总结篇

使用方法： ? ? ---- Ch3：决策树 决策树分类器就像带有终止块的流程图，终止块表示分类结果。...； 对数据较少的情况下仍然有效； 可以处理多类别问题。...Boosting 中最流行的的一个算法是 AdaBoost，以弱学习器作为基分类器，并且输入数据，使其通过权重向量进行加权。...优点： 很好的利用了弱分类器进行级联； 可以将不同的分类算法作为弱分类器； AdaBoost 具有很高的精度； 相对于 Bagging 算法和 Random Forest 算法，AdaBoost 充分考虑的每个分类器的权重...---- Ch9：树回归 输入数据和目标变量之间呈现非线性关系，一种可行的方法是使用树对预测值分段，包括分段常数和分段直线。

87340

入门 | 机器学习新手必看10大算法

与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。...Logistic 回归 由于模型的学习方式，Logistic 回归的预测也可以作为给定数据实例（属于类别 0 或 1）的概率。这对于需要为预测提供更多依据的问题很有用。...每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点（假设变量是数字）。 ? 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...最相似的近邻（最佳匹配的码本向量）通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或（回归中的实际值）作为预测。...在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。

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机器学习新手必看10大算法

与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。...Logistic 回归 由于模型的学习方式，Logistic 回归的预测也可以作为给定数据实例（属于类别 0 或 1）的概率。这对于需要为预测提供更多依据的问题很有用。...每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点（假设变量是数字）。 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...最相似的近邻（最佳匹配的码本向量）通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或（回归中的实际值）作为预测。...在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。

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机器学习新手必看十大算法

与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。...Logistic 回归 由于模型的学习方式，Logistic 回归的预测也可以作为给定数据实例(属于类别 0 或 1)的概率。这对于需要为预测提供更多依据的问题很有用。...每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点(假设变量是数字)。 决策树 决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。...最相似的近邻(最佳匹配的码本向量)通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或(回归中的实际值)作为预测。...在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。

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