热门标签
热门文章
- 1Cesium介绍及3DTiles数据加载时添加光照效果对比_cesium光照
- 2RabbitMQ的死信队列详解及实现_获取死信队列中的信息
- 3PeLK：通过周边卷积的参数高效大型卷积神经网络
- 4react 暂存数据持久化_react store 数据持久化
- 5Map集合和Collections(集合工具类)_collections工具类中的binarysearch()方法中的key是map中的键吗
- 6如何解决Git合并分支造成的冲突_git合并出现冲突是如何解决的
- 7jmeter 性能测试结果分析_jmeter结果分析
- 8在Git上放一个静态页面并且可以访问_gitlab 怎么发布静态页面
- 9机械臂视觉抓取总结_机械臂目标定位与抓取
- 10Jupyter 进阶教程
当前位置: article > 正文
分类预测 | MATLAB实现深度学习分类预测_人体活动识别数据。该数据包含从佩戴在身体上的智能手机获得
作者：weixin_40725706 | 2024-05-01 12:04:48
赞
踩
人体活动识别数据。该数据包含从佩戴在身体上的智能手机获得
分类预测 | MATLAB实现深度学习分类预测
MATLAB实现深度学习监督类别区分，主要是输入多个变量与输出建立一一映射关系。
数据说明
人体活动识别数据。该数据包含从佩戴在身体上的智能手机获得的七个时序的传感器数据。每个序列有三个特征，且长度不同。这三个特征对应于三个不同方向上的加速度计读数。
准备工作
- 加载序列数据
- 加载多特征识别数据。该数据包含从有关多输入的特征性在数据，包括七个时序的传感器数据。每个序列有三个特征，且长度不同。这三个特征对应于三个不同方向上的加速度计读数。
声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/weixin_40725706/article/detail/518763
推荐阅读
相关标签
