文件名称：PracticalML：这是JHU数据科学课程的资料库，实用机器学习，第4周，课程项目
文件大小：260KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-13 01:33:56
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实用语言 JHU数据科学课程，实用机器学习，第4周，课程项目的此回购 背景 使用Jawbone Up，Nike FuelBand和Fitbit等设备，现在可以相对便宜地收集有关个人活动的大量数据。 这些类型的设备是量化的自我运动的一部分-一群发烧友，他们定期进行自我测量，以改善健康状况，发现行为方式，或者因为他们是技术怪才。 人们经常做的一件事是量化他们从事某项特定活动的数量，但是他们很少量化他们做某件事的程度。 在此项目中，您的目标是使用来自6位参与者的皮带，前臂，手臂和哑铃上的加速度计的数据。 他们被要求以5种不同的方式正确和错误地进行杠铃举升。 可从以下网站获得更多信息： : （请参阅“举重练习数据集”部分）。 数据 该项目的培训数据可在此处获得： 可在此处获得测试数据： 该项目的数据来自以下来源： : 。 如果出于任何目的使用为此类创建的文档，请引用它们，因为它们非常慷
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practicalML-master
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