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在Cortex-A9的文档《Cortex-A9 NEON Media Processing Engine》Technical Reference Manual中...
关于Cortex-A8的微处理架构参考《ARM_Cortex-A8微处理器的架构和实现》
嵌入式系统由：嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统（可选）以及应用软件系统等四个部分组成。
对于SISD，每个指令只能处理一个数据，而SIMD一个指令可以处理多个数据，因为多个数据的处理是平行的，因此从时间来说，一个指令执行的时间，SISD和SIMD是...
体系结构指指令集体系结构，即指令集的规范，而微体系结构是指体系结构的具体逻辑实现，同一种指令集体系结构可以用不同的微体系结构，并采用不同的流水线设计，不同的分支...
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条件随机场是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可附随机场，条件随机场可用于不同的预测问题，书中仅讨...
隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
Boosting主要关注降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成，Bagging主要关注降低方差，因此它在不剪枝的决策树、神经...
EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计。迭代由
本系列笔记内容参考来源为李航《统计学习方法》 核函数定义 核技巧在支持向量机中的应用 正定核 函数K（x,z）满足正定核时可作为核函数。 常用核函数 非线性支持...
应用拉格朗日对偶性，通过求解对偶问题得到原始问题的最优解，一是因为对偶问题往往更容易求解，二是自然引入核函数，进而推广到非线性分类的问题。
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
上式表示事件结果y=1的概率取值。x∈Rn+1，y∈{1，0}。θ∈Rn+1是权值向量，其中ω中包含偏置项，即ω=（ω0，ω1，...，ωn），x = （1，x...
首先考虑模型应满足的条件，给定训练数据集，可确定联合分布P（X,Y）的经验分布和边缘分布P（X）的经验分布
朴素贝叶斯（navie Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；...
转自文章 http://iaman.actor/blog/2016/04/17/copy-in-python
k近邻是一种基本分类与回归方法，书中只讨论分类情况。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。k值的选择、距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素。
感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取±1。感知机对应与输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属...
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