而ldr伪指令没有这个限制。异常向量表占32个字节，其中有一个预留的（0x14），ARM异常向量表地址默认在地址0，有些处理可以设置为0xFFFF0000地址处，具体看CPU手册。由于每个异常入口在向量表中只有4个字节，所以在异常向量表中每种异常都只放一条ARM跳转指令（发生异常后，处理器自动切换到ARM状态 ），跳转到对应的异常处理程序继续执行。特权模式中，除去系统模式，其余的5种模式都称为异常

1.生成对抗网络的（GAN）的原理GAN的思想：一种二人零和博弈思想（two-player game），博弈双方的利益之和是一个常数。就像电影《猫鼠游戏》，生成网络G可以被看做是假支票的制造者，他们试图制造假支票并且在不被发现的情况下使用，而辨别网络类似于警察，他们试图检测假支票。这个游戏中的竞争促使两个团队改进他们的方法，生成对抗网路（GAN）分为两个部分：生成网络G（Generator）和判别

决策树相关知识在之前《机器学习—决策树笔记》中已提到：https://blog.csdn.net/Naruto_8/article/details/120931619实验内容：对于给定的例题，基于决策树分类算法进行鸢尾花分类的练习。回顾课程内容，掌握决策树的核心知识点和三种经典算法。在熟悉原理的基础上，复现iris示例，了解每一部分代码的具体作用。将实验结果展示在报告中。在步骤2的基础上，自己编写

Adacost 是Adaboost算法的变种目前的分类算法大多都强调准确率，但对于我们实际研究的问题来说可能不是特别的符合。例如：在1000个人中，有10个人得癌症，一般的非代价敏感（Non Cost-Sensitive）学习算法可能会把几乎所有人都分为“健康”的这一类，虽然这样做的准确率很高，但是对于我们研究的问题来说（找出患病的人），却是无意义的。并且，把癌症患者误诊为健康者，让患者错过最佳治

常见的分类问题分为二分类和多分类，而多分类可以拆解为多个二分类问题。在二分类问题中，分类器对一个的样本的判断为非正即负，分类结果一定是二者之一。理想情况下，二分类中的每类样本数据要求巨大且相等。但是在现实世界却往往是相反的，在二分类问题中，正负类样本可能是严重失衡，这种情况也有解决的办法，那就是不平衡性学习。而考虑到极端情况，某一类样本少到几乎没有，但是又及其重要时应该如何分类？这就出现了 one

问题：分别基于SVM的iris数据集和识别（1）构建SVM程序，实现对iris数据集、pima-indians-diabetes数据集的分类。（2）要求分别使用线性SVM和核化SVM方法实现。并对比分析两种方法的区别。（将数据集划分成训练集和测试集（或将数据7：3分，或采用5折交叉）；数据集下载地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris对于iris

决策树相关知识在之前《机器学习—决策树笔记》中已提到：https://blog.csdn.net/Naruto_8/article/details/120931619实验内容：对于给定的例题，基于决策树分类算法进行鸢尾花分类的练习。回顾课程内容，掌握决策树的核心知识点和三种经典算法。在熟悉原理的基础上，复现iris示例，了解每一部分代码的具体作用。将实验结果展示在报告中。在步骤2的基础上，自己编写

决策树相关知识在之前《机器学习—决策树笔记》中已提到：https://blog.csdn.net/Naruto_8/article/details/120931619实验内容：对于给定的例题，基于决策树分类算法进行鸢尾花分类的练习。回顾课程内容，掌握决策树的核心知识点和三种经典算法。在熟悉原理的基础上，复现iris示例，了解每一部分代码的具体作用。将实验结果展示在报告中。在步骤2的基础上，自己编写

这是本科时的毕业设计，想着之后读研了，研究方向是机器学习了，可能不会这么再碰32或者51之类的板子了，就想趁着还没有忘记就来梳理一下，纪念陪伴了我两年的硬件朋友们，也作为一个足迹。基于STM32的家庭健康监测系统该设计是主要功能如下：（1）实时的采集心率、温度、烟雾浓度等信息；（2）实时的显示心电图以及温度数值信息；（3）实现跌倒的判断，并且在跌倒时发出报警；（4）实现吸烟警告，在吸烟时发出报警；

错误率（error rate）：分错样本占总样本的比例；对于数据集 DDD，分类错误率定义为：E(f;D)=1m∑i=1mI(f(xi)≠yi)E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m\mathbb{I}(f(x_i)\neq y_i)E(f;D)=m1​i=1∑m​I(f(xi​)​=yi​)精度（accuracy）：精度 = 1 - 错误率精度的定义为：acc(f,D)=