MachineLearning_Project 通过操纵神经网络的各种参数，已经开发出用于人类活动识别的CNN体​​系结构。 培训和测试在公共数据集MHEALTH上进行，用于将人类活动分为与各种活动相对应的12类。 通过由2个卷积，2个最大池和2个线性层组成的体系结构，我们实现了96％的精度和90.52％的F1得分，优于在同一数据集上训练的几个最新模型。

目录 绪论单元测试 第一章测试 第二章测试 第三章测试 第四章测试 第五章测试 第六章测试 绪论单元测试 【单选题】 (3分) 下列物理学分支学科中，形成时间最早的是 A.热学 B.相对论 √ C.力学 D.电磁学 【单选题】 (3分) 下列关于物理学特征的说法，不恰当的是 A.多做习题可以帮助我们理解物理规律 √ B.物理学与艺术截然不同，物理理论无所谓美感 C.物理学论具有很多的实用价值 D.从整体上了解物理学的概貌可以帮助我们学好物理 【单选题】 (3分) 关于物理学的研究方法，下列说法恰当的是 A.物理学研究必须以实验为前提，实验之前的理论预测毫无意义 B.物理学研究主要依靠计算，只要计算正确也可以不做实验 C.任何物理学研究只能先做实验，从实验中发现规律 √ D.实验和理论的方法并存，相辅相成推动物理学发展 【单选题】 (3分) 下列物理学研究内容与分支学科的对应中，描述不恰当的是 A.对电磁和光运动的研究形成了电磁学和光学 √ B.对机械运动的研究形成了近代物理学 C.对微观粒子运动的研究形成了量子力学

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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

现有的生物识别系统识别并接受一个人，否则如果没有登记就直接拒绝一个人。 这些系统不提供搜索冒名顶替者所需的人的软件属性。 在此背景下，本文所阐述的工作是为了展示一个人在虹膜识别时的年龄和性别属性。 我们提出了用于年龄估计的深度卷积神经网络和用于虹膜性别预测的预训练深度 CNN AlexNet 和 GoogLeNet。 采用深度学习预训练网络从虹膜图像中提取特征。 此外，这些特征使用多类 SVM 模型进行训练和分类，以评估系统的性能。 实验结果证明“虹膜具有年龄和性别相关信息”的假设是正确的。

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