原文：
www.kdnuggets.com/2020/10/behavior-analysis-machine-learning-r-free-ebook.html
评论
由Enrique Garcia-Ceja撰写，SINTEFdigital 研究员，R + 行为分析 + 传感器 + 机器学习。
自动行为监测技术正因传感器和机器学习的进步成为我们日常生活的一部分。自动分析和理解行为被应用于解决多个领域的问题，包括医疗保健、体育、市场营销、生态学、安全和心理学等。行为分析与机器学习和 R旨在介绍应用于多样化行为分析问题的机器学习概念和算法。它侧重于基于从传感器收集或存储在数据库中的数据解决这些问题的实际方面。
本书涵盖了整个数据分析流程中的主题——从数据收集、可视化、预处理、编码到模型训练和评估。不需要事先了解机器学习。一些主题包括：
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如何构建监督学习模型，以预测基于 Wi-Fi 信号的室内位置，从智能手机传感器和 3D 骨架数据中识别物理活动，从加速度计信号中检测手势等等。
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了解如何利用无监督学习算法发现犯罪行为模式，并了解 Miss Karlene 如何利用关联规则挖掘帮助这个可怜的女孩找回她被盗的玩偶：
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编写自己的集成学习方法，并使用多视角堆叠融合来自异质数据源的信号。
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使用 Keras 和 TensorFlow 训练深度学习模型，包括神经网络以从肌电图信号中分类肌肉活动，以及卷积神经网络以检测图像中的微笑。
这本书可以在免费的enriquegit.github.io/behavior-free获得。
目录：
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第一章. 引言
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第二章. 使用分类模型预测行为
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第三章. 使用集成学习预测行为
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第四章. 探索和可视化行为数据
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第五章. 行为数据预处理
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第六章. 使用无监督学习发现行为
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第七章. 编码行为数据
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第八章. 使用深度学习预测行为
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第九章. 多用户验证
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附录 A: 设置你的环境
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附录 B: 数据集
简介：Enrique Garcia Ceja是挪威 SINTEF 的研究科学家。过去 10 年来，他一直在研究利用机器学习和可穿戴设备进行行为监测和分析。
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