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利用移动设备行为数据预测用户性别与年龄.zip

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简介：
本项目旨在通过分析移动设备用户的操作习惯和偏好等行为数据，运用机器学习算法模型来准确预测目标用户的性别及年龄段，为个性化服务提供依据。 资源包含文件：设计报告word+Python代码通过行为习惯对移动用户人口属性（年龄、性别）进行预测。数据集包括约20万用户的记录，并分为12组，同时提供了手机品牌、型号及APP类型等用户行为特征。 步骤如下： 1. 解读数据。 2. 特征工程。 3. 模型调参。 详细介绍可参考相关文献或资料。

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  • 利用移动设备行为数据预测用户性别与年龄.zip
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    本项目旨在通过分析移动设备用户的操作习惯和偏好等行为数据，运用机器学习算法模型来准确预测目标用户的性别及年龄段，为个性化服务提供依据。 资源包含文件：设计报告word+Python代码通过行为习惯对移动用户人口属性（年龄、性别）进行预测。数据集包括约20万用户的记录，并分为12组，同时提供了手机品牌、型号及APP类型等用户行为特征。 步骤如下： 1. 解读数据。 2. 特征工程。 3. 模型调参。 详细介绍可参考相关文献或资料。
     
  • 讯飞开放平台竞赛：移动设备用户的年龄与性别预测数据集
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    本数据集由讯飞开放平台提供，专为移动设备用户设计，包含大量关于用户年龄和性别的信息，旨在促进相关技术的研究与发展。 赛题数据由训练集、测试集以及事件数据组成。总设备ID超过2万，包含设备信息、APP信息和事件信息。其中device_id为用户的唯一标识符，gender表示用户性别，age表示用户年龄。从中抽取了2万个设备ID作为训练集，并有3千多个设备ID作为测试集，同时会对部分字段进行脱敏处理。
     
  • 年龄与性别预测的CNN源码
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    这段简介可以描述为：年龄与性别预测的CNN源码提供了一种基于卷积神经网络（CNN）技术进行人脸图像分析的方法，旨在准确地预测个人的年龄和性别。此代码适用于研究、教育及开发相关应用领域。 性别与年龄预测任务通常采用卷积神经网络（CNN）来完成图像分类工作，在此案例中我们使用VGG-16模型进行性别识别。 环境配置：我们需要创建一个virtualenv，并安装以下库文件： Tensorflow == 2.3.0，opencv-python >= 4.2.0.34，opencv-contrib-python >= 4.2.0.34，numpy >= 1.18.3，h5py >= 2.10.0以及matplotlib > = 3.2.1。 数据集：该集合包含了总计有26,580张图像的统计数据与信息。其中包含的主体总数为2,284个个体，并且年龄组/标签数共有八个（分别为0-2岁、4-6岁、8-13岁、15-20岁、25-32岁、38-43岁、48至53岁以及60岁以上）。性别标识信息也包含在内，该数据集是在实际环境中收集的，并且每个主题都有相应的标签。
     
  • 基于 OpenCV 的年龄与性别预测
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    本项目采用OpenCV库，结合深度学习模型，旨在开发一个高效准确的系统，用于检测图像中的人脸并预测其年龄和性别。 资源包括用于年龄预测的age_net.caffemodel和gender_net.caffemodel性别预测模型文件、配置文件deploy_age.prototxt和deploy_gender.prototxt以及包含人脸检测的haarcascade_frontalface_alt_tree.xml文件，下载后可以直接运行。
     
  • MT-CNN年龄与性别预测模型（gender-age）.zip
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    本资源提供了一个用于面部图像分析的深度学习模型——MT-CNN，专门设计用于准确地进行年龄和性别的同时预测。该模型适用于人脸识别系统及个性化推荐等领域。 Python MTCNN年龄性别预测项目包含模型文件，可以直接运行。请确保安装所需的Python库。
     
  • 年龄与性别检测
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    本研究探讨了不同年龄段及性别在生理特征和行为模式上的差异，并开发了一种高效准确的身份验证系统。 年龄和性别检测是指通过特定的方法或技术来判断一个人的年龄和性别。这种方法常用于数据分析、市场调研以及个性化推荐系统等领域，以帮助更好地理解用户群体特征并提供更精准的服务。
     
  • 年龄估测：利用PyTorch进行年龄估算
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    本项目利用深度学习框架PyTorch构建模型，致力于面部图像中的人的年龄估计。通过训练大规模人脸数据集，实现高精度的年龄预测功能。 使用PyTorch训练一个完全连接的网络来根据人脸图像估算年龄。该模型基于5000张样本图像进行训练。可以通过命令行运行脚本： ```shell python3 age_est.py 输入图像路径 ``` 或者，为了避免出现警告消息，可以添加`-Wignore`参数： ```shell python3 -W ignore age_est.py 输入图像路径 ``` 例如，在测试一个名为`../test.jpg`的图片时，输出为：预计年龄：27.7。这张照片是在法国赢得1998年FIFA世界杯之后拍摄的，当时齐达内大约26岁，并与奖杯合影。该模型对这张图像的估计年龄是27.7。
     
  • CNN年龄与性别预测模型文件
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    本文件介绍了一种用于预测个人年龄和性别的CNN（卷积神经网络）模型，适用于图像识别领域，通过深度学习技术分析面部特征。 基于CNN训练的年龄和性别预测二进制模型的相关描述文件及标签文件。
     
  • 年龄-性别数据集
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    本数据集包含不同个体的年龄与性别信息，旨在为用户研究和分析提供基础资料，适用于人口统计、机器学习训练等领域。 年龄性别数据集包含大量关于不同个体的年龄和性别的详细记录。这些数据可用于研究、分析及开发相关应用程序等多种用途。