红外动作数据集

名词术语一、基本名词

视频图matlab代码主页：论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码抽象。红外人体动作识别具有多种优势，对光照、外观和阴影变化不敏感。现有方法虽有基于空间或局部时间信息，未考虑全局时间信息对视频中身体运动的更佳描述。本研究提出光流堆叠差异图像（OFSDI）作为新的全局时间表示形式，综合局部、全局和空间时间信息，从红外动作数据中提取鲁棒且判别性强的特征。利用局部、空间和全局时间流应用CNN获取有效的卷积特征图，并通过轨迹约束池聚合为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。采用局域约束线性编码（LLC）方法提高特征鲁棒性，并通过线性SVM对动作数据进行分类。实验在红外动作识别数据

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

包含 GroupLens MovieLens 三套常用数据集：100k、1m 和 10m，与官网数据一致，方便快速获取。

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。

wine数据集是用于机器学习和数据分析的常见数据集，包括红葡萄酒和白葡萄酒数据，分别提供了关于葡萄酒质量的多种特性。红葡萄酒数据集包含酸度、挥发性酸度、酒精含量、密度、硫酸盐、总酚和质量评分等特征；白葡萄酒数据集结构类似，但因葡萄品种和酿造工艺不同，特征数值可能有所差异。这些数据可用于分类任务、特征选择、回归分析、模型比较和可视化，需要进行数据预处理和模型评估以优化结果。