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基于LSTM-CNN的人体活动识别

人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。...我将要使用的模型是一个深神经网络，该网络是LSTM和CNN的组合形成的，并且具有提取活动特征和仅使用模型参数进行分类的能力。 这里我们使用WISDM数据集，总计1.098.209样本。

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    基于LSTM-CNN的人体活动识别

    来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。

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    Excel数据分析案例：用蒙特卡洛方法分析团购活动的可行性

    美味披萨是一家知名的披萨店，店主正在考虑是否要参加某团购网站举办的团购活动，团购活动的条款是： 1、向客户提供售价为10元的两份披萨，政策售价为26元； 2、店主能够得到一般的收益，也就是5元； 3、店主的边际利润是...梳理后，发现店主具体的困惑是： 1、参与这次团购活动的新客户的比例； 2、花费超过本次团购获得交易规模（26元）的人群比例； 3、对于哪些花费超过26元的客户，其花费多出26元的金额大小； 4、再次光顾的新客户比例...为了量化团购活动所产生的结果区间，这里就使用蒙特卡洛模拟法对这些不确定性建模，来评估团购活动是利润增长的几率，也就是评估该披萨店从新客户处获得的收益超过其利润亏损的概率。...首先，为了建模，需要获取更多的信息，通过对该店和团购网站的历史数据分析和客户调研后发现： 1、参与团购活动的人有75%是新客户； 2、参与团购活动的人有36%花费了超过团购金额的支出； 3、新客户中有20%...也就是说本次团购活动有45.6%的几率会产生不亏损的结果。 如果需要原始数据的朋友，可以和我联系，加入我的知识星球获取。

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    如何分析用户复购？

    问题：分析出每日首次购买用户的次月、第三月、第四月复购情况如何？ 【解题思路】 1. 群组分析方法 这类复购问题的取数方式是群组分析方法经常使用的。...群组分析方法：根据用户初始行为的发生时间，将用户划分为不同的组，进而分析每个组的行为如何随时间变化而变化。 上面说的初始行为包括：登录、购买等。...此处为了分别获取每个用户在次月、第三月、第四月的购买记录，需要与“购买记录表”联结三次，并且在最终按日期进行汇总分析。...(month, t1.日期, date(t4.购买时间)) = 3 and t1.用户id = t4.用户id group by t1.日期 order by t1.日期; 【本题考点】 1.遇到复购、...留存、流失这类业务问题，要想到用群组分析方法 2.群组分析方法对应在SQL里用窗口函数实现 3.SQL常用函数的使用，包括：count、date、timestampdiff、distinct。

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    云开发 1 元购活动火热进行中

    云开发 1 元购活动正在进行中！ 10 月 27 日前，开发者可以用最低 1 元的优惠价格，购入云开发按量付费资源包，包括 CDN 流量、数据库请求、函数、静态托管存储及流量。...本次活动适用于微信和腾讯云的云开发环境，帮助你更低成本开发小程序、Web 应用。...除了特价资源包，活动还设置了参与抽盲盒等三种玩法，等你探索： 最后，附上云开发小程序和 Web 应用的基础实践教程（复制链接至浏览器查看），作为抛砖引玉，期待云开发者们产出更多精彩应用。...cloud.tencent.com/document/product/876/47006 推荐阅读丨点击标题即可浏览 · 云开发已上线触发器能力 · 我，剧本杀SaaS开发者，年入700万 戳原文，直达活动页面

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    智能监控人体行为分析

    智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术，利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍，智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态，包含“抽烟识别”，“跌倒监测”，...传统视频监控系统是事情发生之后查看视频，而智能监控人体行为分析系统警报系统实现了同步预警信息信息的作用，使后台监控系统智能化。...智能监控人体行为分析实时监测视频监控画面中视频流人员行为数据，智能监控人体行为分析存在四个维度：时间、行为、地点与状态。...智能监控人体行为分析可以借助现场监控摄像头对现场监控画面范围内的行为及状态进行全天候不间断实时分析，如区域入侵、攀高识别、人员异常徘徊识别、打架斗殴识别、人数超员识别等。

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    如何分析用户复购行为？

    记录了公司产品的详细信息 “销售网点表”记录了公司的销售网点 销售订单表、产品明细表、销售网点表字段之间的关系如下 销售订单表和产品明细表通过“产品”字段关联，销售订单表和销售网点通过“交易网点”关联 【问题】分析品牌在...2019.5-2020.4期间的复购率 【解题思路】 1.明确业务指标 要分析的是“在2019.5-2020.4期间的复购率”，复购率是业务分析中经常用到的指标。...复购率是衡量产品受欢迎度的指标。复购率高，说明产品的忠诚用户越多，这时公司需要把更多的精力和资源投入到吸引、引导在用户的复购上。...不同的行业有不同的标准，一般是指发货了再购买的才算复购，同一天购买的不算是复购。 也就是日期不同的，再次购买的用户算是复购。...=b.交易日期 把前面步骤里的SQL组合到一起，最终得到分析复购率的SQL： select if(count(distinct (a.顾客ID))>1,1,0)/ count(distinct

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    用户复购行为，该如何分析

    可一到真刀真枪做数据分析的时候，又变成了让人头大的问题：“复购行为咋分析！” 就算计算出复购率指标，除了“要搞高”以外，又能干些什么呢？今天系统讲解一下。...01 复购分析的概念 通常，人们会把把新注册用户首次购物行为，称为首购。把首购之后的第二次购买行为，统称为复购。 这样在数据上看，首购只有一次，复购行为可能有很多次。...因此，人们会习惯性的把首购后的复购，称为：二次购买率，用这个指标考核新用户的质量。把二次以后的其他复购行为，归于常规运营范畴（如下图）。 02 三种常规方法 在常规运营中，又有几种常见的做法。...因此运营部门会在每月追踪“有多少上个月老用户复购”。对应的运营手段，则是在每个月搞主题活动，促成消费。月底如果指标不达标，就突击发一些券。 第二种：定期追指标。...有了这些基础支持，才能在设计复购活动，探索复购数据的时候有更多线索，才能做出深入的分析。 由于一些公司的组织架构问题，导致运营本身工作很割裂。商品标签、内容输出、社群运营、销售运营被划分到不同小组。

    3.2K11

    有趣的网购行为数据分析

    京东商城通过深度分析8000多万用户的真实购买行为，通过一系列的数据，揭秘网购群体的购物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。...而女性用户比较追求生活细节，在网购时也会偏爱购买零食，100位网购果蔬消毒机的女性中就有34位购买了黄飞鸿花生。...小结： 通过一组组趣味十足的数据对比，京东商城全景呈现了8000多万网购人群的购物习惯和生活喜好，数据背后反应的地区差异和男女差异既妙趣横生又兼具消费指导性。...同时，如此精准的分析也体现了京东商城在数据挖掘方面的实力，也有利于京东商城在新的一年推出更多创新的营销方式和更优质的服务，未来京东网购将变得更加简单、快乐。

    2.1K80

    DL学习笔记：穿戴设备上的轻量级人体活动识别方法

    Lightweight Feature Extraction Combined With Pruned and Quantized CNN for Wearable Device》一、引言：HAR和穿戴设备的“爱恨情仇”人体活动识别...静态活动时，人几乎不动，STDEVX很小；动态活动时，身体晃来晃去，STDEVX就大得多。基于这个发现，他们提出了一个超简单的分类方法：计算STDEVX，然后设定一个阈值（实验里是0.11）。...如果STDEVX 活动；反之，就是动态活动。实验证明，这个方法比SVM快5倍，比决策树快32.95倍，计算量小到几乎可以忽略不计。...它没用什么花哨的算法，就靠一个标准差就把静态和动态活动分开了，简单到有点“不可思议”。2. 随机森林（RF）：静态活动的“精准小助手”第一步分出静态和动态活动后，第二步是对具体活动进行分类。...剪枝量化CNN（PQ-CNN）：动态活动的“深度侦探”对于动态活动（走路、跑步、跳跃），作者用的是卷积神经网络（CNN），因为CNN特别擅长从时间序列数据里挖出隐藏的模式。

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    基于异构卷积神经网络的传感器人体活动识别方法

    这些搭载惯性测量单元（IMUs）的智能传感设备，凭借成本低、体积小、部署灵活等优势，为人类活动识别（HAR）提供了便利。...在监督场景下，志愿者进行5种日常活动，其中步行作为背景活动，其他4种为目标活动，每种活动重复4次。通过2048个样本的固定长度窗口滑动传感器读数，对应40.96秒，最终生成21,741个活动样本。...由于分割不精确，每个弱标记的2048长度活动样本可能包含一个或多个目标活动以及背景活动。...性能分析表明，异构模型在不增加计算开销的情况下带来了显著提升。...关键技术优势4.1 参数效率计算复杂度分析表明：模型参数量(M)FLOPs(G)内存占用(MB)标准CNN2.40.8320本文方法2.60.9335多分支CNN3.11.2410在仅增加8%参数量情况下

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