最近研究IMU陀螺仪，经过一早上的调试，最后发现根本看不懂xyz三个角度的度数是怎么来的，看了一些教程，也觉得不够直观，去了b站找了个视频，发现讲解的还不错，顺便也加上自己的一些理解，但是写的可能并不是很直观，但是应该可以提供一点思路。

基于树的模型是机器学习中非常重要的一类模型，最基础的就是决策树，本篇主要讲述决策树的原理和几类最常见的决策树算法，这也是更复杂的树模型算法的基础。

PID是控制中非常经典的一个模型，利用P(比例)、I(微分)、D(积分)三者相互合作来实现对一个信号的闭环控制，同时可以让信号波形平滑变化而不是突变。以下主要是结合一个python实现的控制速度的程序来模拟PID的过程。

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对于深度学习来说，比较复杂的模型往往有着不错的识别效果，但是复杂的模型往往对算力要求也比较高，在一些对于实时性要求比较高或者算力比较小的应用场景中，这时复杂的模型往往不能很好达到预期效果，这时候就要进行模型的剪枝，提高模型的运算速度。剪枝也就是将这个参数置为0，消除这些节点与后面的联系，从而降低运算量，本文主要基于对于模型剪枝的实战展开。

支持向量机(SVM)是机器学习中非常经典的一个模型，所以我就把这个作为第二个深入学习的机器学习模型，然后发现居然还挺难的（调包侠流下无能泪水）。参考了很多博客，但是大部分博客都是讲一部分，要么数学部分比较详细，要么后面的推导部分比较详细，本篇汇集了百家之长，其中我也尽量详细通俗给出了我的一些理解，特在此记录一下。其中可能存在一些错误，或者有些地方我也理解的不到位，在这些地方我都给出了参考博客，可以

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手写Minist识别是一个非常经典的问题，其数据集共有70000张28*28像素的图片，其中60000张作为训练集，剩下的10000张作为测试集，每一张图片都表示了一个手写数字，经过了灰度处理。本文延续前面文章提到的多层感知机，在这里完成更复杂的任务，这个也可以作为分类任务的代表。

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