機械学習を試してみる

はじめに

環境

環境構築

Anacondaインストール

仮想環境作成

  • Anaconda navigator起動
  • [Enviroments] - [Create] - 適当な名前でOK（「test」とする）

ライブラリインストール

  • test の再生ボタンをクリックし[Open terminal]
  • 以下を入力
conda install jupyter
pip install scikit-learn

機械学習コードを書いてみる

  • test の再生ボタンをクリックし[Open with Jupyter notebook]
  • 適当なところに新規ファイル作成し、以下のコードを入力して実行（Shift + Enter）
from sklearn.svm import LinearSVC

ax = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]
ay = [0,0,0,1]

m = LinearSVC()
m.fit(ax, ay)
m.predict([[0,0]])
  • array([0])と表示されればOK
  • Jupyter notebookでコードを実行するときはShift + Enter

解説

  • 次の4つのデータを学習させている
    • 入力[0,0]のとき出力0
    • 入力[0,1]のとき出力0
    • 入力[1,0]のとき出力0
    • 入力[1,1]のとき出力1
  • 一番最後の行で入力[0,0]のときの出力を予測させると「0」と解答するので、学習されていることがわかる
    • ここを[1,1]に変更すると「1」になる
  • 今回は与えたデータと同じもので試しているが、異なるものでもそれなりに予測される
    • 線形モデルを使用（「LinearSVC」）
    • 線形関数（一次関数）を用いた予測を行っている

ラズパイをレトロゲーム機にする

はじめに

  • ラズパイにRecalboxを入れて、レトロゲーム機にする
  • RetropieよりRecalboxの方が断然オススメ
    • コントローラ入力遅延がない
      • アクションやレースゲームなどで致命的
      • Retropieは遅延がひどくて正直ゲームにならなかった
      • Recalboxなら実機と変わらない操作感でプレイできた
    • 導入やWIFi設定、日本語化など各種設定がめちゃ簡単

用意するもの

手順

SDカードをフォーマット

Recalboxダウンロード

SDカードにRecalboxイメージファイルを書き込む

  • balenaEtcherをダウンロード
  • balenaEtcherを起動し、SDカードのドライブとRecalBoxファイル場所を指定するだけ

ラズパイでRecalbox起動

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ROMの入れ方

7インチ小型ディスプレイで映してみた

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  • 筐体を自作して、これを中に入れた携帯ゲーム機も作りたい

画面の上下反転

  • RecalboxのmicroSDカードをラズパイから抜いてPCに差し、「/boot/config.txt」の最下段に下記一行加えるだけ。
    • SSH接続して書き換えてもいい
lcd_rotate=2

  • 90度反転もできる

    • rotate=1 表示画面を90°回転する
    • rotate=2　 表示画面を180°回転する
    • rotate=3 　表示画面を270°回転する
    • rotate=0x10000 　　表示画面を水平反転する
    • rotate=0x20000　　　表示画面を垂直反転する

  • 補足：RaspbianOSでやる場合も同じ。

SSH接続

明るさ調整

HDMIディスプレイをラズパイより後で起動しても画面を映す方法

ブルートゥース機器を認識させる