MachineLearning_Project:通过操纵神经网络的各种参数开发的用于人类活动识别的CNN架构。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-源码

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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。

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