机器学习方法（DSP 数字信号处理）
Machine Learning Methods — DSP Digital Signal Processing
用数据驱动模型（树模型、随机森林、SVM、梯度提升）拟合非线性关系与分类边界。
01
定义
用数据驱动模型（树模型、随机森林、SVM、梯度提升）拟合非线性关系与分类边界。
02
公式与计算
ŷ = f_θ(x)，θ 由训练数据最小化损失函数得到
评估：独立测试集、交叉验证、特征重要性
03
适用时机
交叉敏感补偿（气体传感器阵列）、事件分类、缺失值重建。 落到 DSP（定点 MCU/DSP 芯片）时需将浮点算法转定点，滤波器用级联/查表，窗长与系数按内存与实时预算裁剪。
04
关键参数
特征集、超参数、训练/测试划分（时间上而非随机）；DSP 版本关注 Q 格式定标、循环展开与指令周期，需在样本集上复验定点误差。
05
注意事项
失效与边界环境数据的时间相关性使随机划分产生乐观偏差；必须按时间块划分测试集。 DSP 实现以循环展开与查表提升吞吐，定点误差须用浮点参考比对并留出裕量。
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