本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

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人类跌倒状态数据集，17名志愿者进行了20次跌倒和16次日常生活活动，5次重复，同时佩戴6个传感器(3.060次)，分别连接在他们的头部、胸部、腰部、手腕、大腿和脚踝上。有关数据集描述和其他有助于导航数据集的重要信息，请参阅附加的.docx文件。

人类活动识别数据集，数据集包括10名不同背景的志愿者在进行多种身体活动时的身体运动和生命体征记录。放置在受试者胸部、右手腕和左脚踝上的传感器被用来测量不同身体部位所经历的运动，即加速度、转弯速率和磁场方向。位于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，这可能用于基本的心脏监测，检查各种心律失常或观察运动对心电图的影响。

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手掌与手套数据集（共包含300张左右高清图片）该数据集由使用手机捕获的人类手掌图像组成。这些图片是在现实场景中拍摄的，比如拿着东西或做简单的手势。数据集有各种各样的变化，如照明，距离等。它包括三个主要手势的图像前掌张开，后掌张开和拳头与手腕。它也有很多人们戴着手套的图片。

面部表情比较数据集，该数据集是一个大规模的面部表情数据集，由人脸图像三联以及人类注释组成，这些注释指定了每个三联中的哪两张脸在面部表情方面形成了最相似的对。这个数据集中的每个三元组都由6名或6名以上的人工评分员注释。该数据集与现有的主要专注于离散情绪分类或动作单元检测的表情数据集有很大不同。

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