UCI-Human-Activity-Recognition-Tidy-Data 获取和清理 UCI 人类活动识别数据集：脚本和操作方法 日期：“2015 年 6 月 18 日” 在此存储库中：在此自述文件的下方，您将找到原始数据及其托管网站的链接。 run_analysis.R 文件是 R 脚本，它将带您从原始形式的解压缩 UCI HAR 数据到作业中描述的整洁数据集。 UCI_HAR_tidy_data_CodeBook.Rmd 将解释在最终 tidy 数据集中找到的变量及其代码。 我还将我生成的 UCI_HAR_tidy_dataset 作为 .txt 文件包含在此 repo 中作为成品的示例。 来自 UCI 机器学习库的数据、收集和方法的完整描述： : 压缩数据链接： : 原始 UCI HAR README.txt 可以在从上述网址下载和解压的文件夹中找到。 解压

网上人类活动识别 使用与用户无关的基于机器学习的算法进行在线人类活动识别。 使用UCI数据集-“使用智能手机数据集的人类活动识别”来完成每种方法的学习。 测试是通过使用加速度计和陀螺仪收集的实时数据完成的。

2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提

人体活动识别 通过智能手机上的传感器识别人类活动的起始代码 需求知识：加速度计，Matlab，基本ML，Android 持续的： N ：原始数据数组的长度 框架大小：250个样本 frameOverlap ：50个样本 frameNum ：所有帧的数量 dimNum ：8 基本变量： rawData ：合并一个活动的所有文件中的所有数据，大小为（N * 3） frame ：将rawData重塑为大小（ frameNum * frameSize * 3 ） 框架：连接所有框架 标签：框架标签 frameData ：原始的三轴数据加上扩展的尺寸和大小（ frameNum * frameLen * dimNum ） featureData ：从frameData中提取特征，也从训练数据中提取特征 TLDR： 只需运行或遵循“数据处理”部分，调整数据文件格式，然后将文件放入文件夹中

使用自我注意从可穿戴传感器数据中识别人类活动 Tensorflow 2.x实施“使用自注意力从可穿戴传感器数据中识别人类活动”， ，作者： 和M. Tanjid Hasan Tonmoy等。 [ ] [ ] **此存储库正在维护中。 最终版本的代码将很快发布** 安装 要在python3环境中安装依赖项，请运行： pip install -r requirements.txt 数据集下载 要下载数据集并将其放置在data目录下以进行模型训练和推理， dataset_download.py使用以下命令运行脚本dataset_download.py ： python dataset_download.py --dataset DATASET --unzip 此处，此项目的命令行参数DATASET中的数据集名称如下： DATASET = pamap2 / opp / uschad

人类活动识别 在 UCI HAR 数据集上使用 ML 进行人类活动识别

该脚本将 UCI（加州大学欧文分校）使用智能手机数据集的人类活动识别作为输入。 这是一组对 30 名受试者进行的一组实验，他们在佩戴智能手机的情况下进行六项活动（步行、爬星、步行、坐下和站立）。 实验测量（总共 561 个）涉及从手机记录的加速度计和陀螺仪数据。 该脚本输出一个文本表，总结每个主题和每个活动的这些测量值。 使用了两个原始数据集： 惯性数据集，包括三轴加速度和角速度时间序列，以 50 Hz 的速率采样。 这些是在每次活动期间为每个受试者获得的。 它们被用来生产以下产品： 一个包含 561 个元素的运动“特征”向量，即在时域和频域的间隙数据集上计算的变量。 数据集分为“训练”和“测试”集。 下载并解压缩数据集后（脚本运行必不可少），可以在以下目录中找到这些原始数据集： intertial datasets: test/Inertial Signals, train/In

matlab代码输入如何换行符曾经想知道您的智能手机/智能手表如何识别您正在进行的活动。 它知道您何时走路，奔跑或爬楼梯。 在科学界，这就是所谓的HAR（人类活动识别）。 该项目已作为我的数据科学硕士课程中模块任务之一的一部分。 我们将构建一个神经网络，该网络可以使用移动传感器记录的数据来识别我们进行的三项活动。 神经网络的人类活动识别 从收集人类活动数据到构建神经网络对活动进行分类的端到端项目 ＃创建神经网络预测模型的步骤： 数据采集 确定手头的问题是应允还是分类问题 数据探索和预处理 将数据分为测试，验证和培训数据集 将每个数据集拆分为输入（X）和输出（y）-将它们转换为numpy数组 开发一个简单的NN顺序模型 调整超参数（使用像GridSearchCV这样的模块） 使用训练和验证数据集编译并拟合曲调模型 用模型预测测试数据 根据问题（回归/分类）计算性能指标 数据采集 借助MATLAB应用程序，可通过智能手机完成数据收集。 在应用程序中有一个称为“传感器”的部分，可以打开智能手机上所有可用的传感器。 选择传感器后，可以按下“记录”按钮，并且可以在所需的分钟数内执行每个活动。 不

信号数据的采集来自于嵌入在智能手机中的加速度传感器，实验选用了人类日常行为中的六类常见行为，分别为：走路、慢跑、上楼梯、下楼梯、坐、站立，数据收集后，对数据进行特征抽取，抽取后的特征使用支持向量机的分类功能对特征进行分类，最后识别出人类的六类行为。