文件名称：Data-driven-gait-analysis
文件大小：22.19MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-21 08:46:32
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数据驱动步态分析 使用监督学习对越野滑雪技术进行分类 TRA105体育数字化| 查尔默斯工业大学 小组成员： 戴维·拉尔森（David Larsson）[ ] Savya Sachi Gupta [ ] 功率计用于改善运动员的表现，在越野滑雪中，功率取决于所使用的技术（齿轮）。 在这个项目中，我们建立了一个随机森林分类器，根据来自测力杆手柄的数据来预测滑雪者使用的。 在此包装中： 以下是我们项目中使用的文件，并简要说明了它们提供的功能。 您可以单击提供的链接直接导航到这些文件。 ：包含执行分类的所有功能的文件，例如超参数调整，训练，测试和可视化 ：包含原始数据的所有数据处理功能的文件，例如清理，创建计算字段，校准等。 ：用于加载数据并运行分类模型的主笔记本。 本笔记本从上述两个文件导入所有功能并使用它们。 您可以重新运行此笔记本以获取新数据，笔记本中提供了有关如何运行
【文件预览】：
Data-driven-gait-analysis-master
----report-data-classification.html(4.42MB)
----analysis_setup_functions.py(23KB)
----data()
--------9_csvData.csv(3.24MB)
--------10_csvData.csv(3.2MB)
--------8_rawData.csv(5.93MB)
--------2_csvData.csv(3.07MB)
--------1_csvData.csv(3.08MB)
--------10_rawData.csv(5.93MB)
--------4_csvData.csv(3.23MB)
--------8_csvData.csv(3.14MB)
--------7_rawData.csv(5.88MB)
--------6_rawData.csv(5.92MB)
--------5_csvData.csv(3.22MB)
--------9_rawData.csv(5.93MB)
--------7_csvData.csv(3.21MB)
--------6_csvData.csv(3.23MB)
--------3_csvData.csv(3.22MB)
----temp_plotting_functions.py(3KB)
----dataframe_functions.py(14KB)
----README.md(2KB)
----main-data-classification.ipynb(3.86MB)