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机器学习算法对人体行为进行分类识别的项目

机器学习算法对人体行为进行分类识别的项目

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基于多路传感器（加速度传感器，陀螺仪）数据集，利用机器学习算法对人体行为进行分类识别的项目。采用的数据集来自UCI机器学习数据库，识别算法有逻辑回归、梯度提升树、随机森林、线性SVM四种，主要利用sklearn机器学习来实现。数据集来源网站： http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Human+Activity+Recognition+Using+Smartphones
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Human-Action-Recognition-Base-on-Sensor-Dataset-master.zip 预估大小：7个文件
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Human-Action-Recognition-Base-on-Sensor-Dataset-master 文件夹
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Project_Pro.ipynb 478KB
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best_gs_svm.m 27KB
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best_gs_logist.m 27KB
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Dataset 100B
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best_gs_randomforst.m 11.91MB
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best_gs_adaboost.m 36KB
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README.md 409B
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