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職業コナー 2019年 前処理データ

職業コナー 2019年 前処理データ

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Computer Science,Programming,Classification,Multiclass Classification Classification

Data Structure ? 89.78M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    コンテキスト このデータセットには、[CareerCon 2019](https://www.kaggle.com/c/career-con-2019)コンペティションからの前処理済みデータが含まれています。元のデータセットとの主な違いは、クォータニオンの列が含まれておらず、代わりにオイラー角の差分が含まれていることです。また、データはディープラーニングモデルのトレーニングに使用できるように正規化されています。 内容 3つのNumPy配列があります。 1. 正規化されたトレーニングデータとテストデータが入った`feat.npy` 2. 同じデータですが、`np.fft.rfft`関数で処理され、その後正規化された`feat_fft.npy` 3. トレーニングラベルとテストデータのダミーゼロラベルが1つの配列に結合された`target.npy` 各配列の最初の3810行はトレーニングセットに属し、残りはテストデータであることに注意してください。 謝辞 このデータはもともと、[prith189](https://www.kaggle.com/prith189)によって[このカーネル](https://www.kaggle.com/prith189/starter-code-for-3rd-place-solution)で準備されました。したがって、このデータセットはその出力から作成され、新しいカーネルの作成を簡素化するためにNumPy配列に保存されました。
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