有效工作時(shí)間6個(gè)小時(shí)

How to Develop 1D Convolutional Neural Network Models for Human Activity Recognition其中前半部分加載數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)部分。

第一步想拿到的數(shù)據(jù)是怎么構(gòu)成的，行是什么，列是什么

行是每個(gè)行動(dòng)的一條記錄，列是分為了129個(gè)窗口，以頻率為多少進(jìn)行采樣得到的數(shù)據(jù)結(jié)果（預(yù)處理肯定還涉及通過(guò)濾波器，降噪等等）

73分訓(xùn)練和測(cè)試，加載數(shù)據(jù)，九個(gè)特征變量三維堆疊在一起

四個(gè)數(shù)據(jù)組 訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)所屬類(lèi)別，測(cè)試數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)所屬類(lèi)別。

收獲

（1）數(shù)據(jù)集要放到py.file同一路徑

（2）pycharm的一些書(shū)寫(xiě)規(guī)范。

函數(shù)內(nèi)tab縮進(jìn)，禁止tab空格混用。

按照提示改，有些書(shū)寫(xiě)可以忽略。

（3）先建立空列表，再對(duì)其操作

loaded.append(data)

# stack group so that features are the 3rd dimension，三維堆疊

? ? loaded = dstack(loaded)

關(guān)于vstack,hstack,dstack.見(jiàn)上圖。

（4）多類(lèi)分類(lèi)涉及one hot encode,調(diào)用Keras的 to_categorical函數(shù)

可以將123456等調(diào)到001那樣的二進(jìn)制矩陣。

注意二進(jìn)制矩陣從0開(kāi)始，可能需要偏移類(lèi)。

想實(shí)現(xiàn)的功能函數(shù)分格寫(xiě)，從最基本函數(shù)寫(xiě)起，一點(diǎn)點(diǎn)擴(kuò)大。

寫(xiě)加載一個(gè)文件-----加載一個(gè)文件夾中的好多文件------加載不同文件夾