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activity_recognition_spark:使用智能手机和智能手表数据使用Apache Spark和H20预测活动
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2021-03-15
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活动识别 使用智能手机和智能手表数据使用Apache Spark和H20预测活动。 可以预测的活动示例包括: 坐着 步行 吃 打字 常设 运球篮球等... 使用SparkML和H20在Apache Spark分析中完成数据预处理 数据集 “ WISDM智能手机和Smartwatch活动和生物识别数据集” 原始时间序列传感器数据 描述的数据集说明 **项目中采取的步骤如下:** 1)特征提取 提取用于预测上述活动的功能: subject_id 是SmartPhone还是SmartWatch数据? 设备类型:加速度计和/或陀螺仪 时间戳记 x,y和z坐标提取标签: 代表每个活动的活动代码 将所有这些信息组织到spark RDD中,然后组织到Spark DataFrame中 编码 2)数据预处理 对于每个活动,包括以下所有百分比读数: x,y,z坐标 按时间戳排序 还包括来自下一
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activity_recognition_spark-main.zip (8个子文件)
activity_recognition_spark-main
sensor_preprocess.py 5KB
feature_extraction.py 3KB
user_definition.py 3KB
rf_model.py 2KB
README.md 2KB
preprocess_model.py 10KB
h20_models.py 2KB
WISDM-dataset-description.pdf 565KB
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