机器学习方法（FPGA 硬件加速）
Machine Learning Methods — FPGA Hardware Acceleration
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。 移植到 FPGA 时需按定点/浮点混合精度重写核心运算，流水线与并行度设计决定吞吐，阈值固化后按时序验证。
04
关键参数
特征集、超参数、训练/测试划分（时间上而非随机）；FPGA 版本关注位宽、DSP 资源与时钟频率，位宽裁剪需在样本集上复验误差。
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。 FPGA 实现须做时序仿真与上板一致性测试，输出寄存器级文档便于后续改版。
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