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用于Excel的身高体重数据集测试

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简介:
这是一个专为Excel用户设计的数据集,包含大量的身高和体重信息,适用于进行数据分析、统计和模型测试等多种用途。 测试身高体重数据集,用于Excel。

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  • Excel
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    这是一个专为Excel用户设计的数据集,包含大量的身高和体重信息,适用于进行数据分析、统计和模型测试等多种用途。 测试身高体重数据集,用于Excel。
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    这是一个包含个人身高与体重信息的数据集合,旨在用于研究人体测量学、营养健康分析以及相关统计建模等领域。 这是一个简单的数据集,包含25,000个18岁不同人的身高(英寸)和体重(磅)。该数据集可用于构建预测人类身高的模型或预测人体重量的模型。可以实现回归模型来预测身高或体重。相关数据存储在名为“SOCR-HeightWeight.csv”的文件中。
  • 线性回归练习
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    这是一个专为实践线性回归分析而设计的数据集,包含了详细的身高和体重信息,适用于学习和研究用途。 身高体重数据集适用于进行线性回归练习。
  • 输入以计算.c
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    这款工具帮助用户快速计算体重指数(BMI),只需输入个人身高和体重数据即可得到科学评估结果,适用于关注健康、体型管理的人群。 输入身高体重来计算体重指数。
  • 可以通过输入小程序
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    这是一款便捷的身体指数测量小程序,用户只需输入身高与体重,即可快速获得BMI等关键指标,助力健康管理。 输入身高和体重可以计算出身体指数,并据此分析是否超胖、偏胖、正常、偏瘦或极瘦。
  • STM32VET6和肺活量量系统
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    本项目设计了一款以STM32VET6微控制器为核心,结合传感器技术实现对人体身高、体重及肺活量精准测量的智能健康监测系统。 上位机通讯采用蓝牙模块无线透传;超声波测身高;压力传感器与24位AD转换HX711芯片测量体重;使用压力流量计及32内核自带的12位AD数模转换来测量肺活量;通过LCD触摸屏和flash、SD卡实现人机交互功能;RC522模块用于读取和修改射频卡信息。每个部分都有对应的头文件和源代码,存储在user文件夹下。建议按照此结构逐个模块进行修改调试。
  • Matlab性别分类器
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    本项目基于Matlab开发了一个创新性的数据分类模型,用于准确地根据个人的身高和体重信息预测其性别。通过机器学习算法优化,该分类器在测试集中展现了卓越的性能与准确性。 身高和体重两个特征在单个特征(仅考虑身高或仅考虑体重)、双特征不相关以及双特征相关这四种情况下,基于最小错误率和最小风险的分类器共有24种。
  • 中国某地区男性女性.docx
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    本文档提供了中国某一特定区域男女人群的身高和体重统计数据,旨在分析该地区人群身体形态的发展趋势及健康状况。 本段落介绍了中国某地区男女在不同年龄段的身高体重数据。数据显示,在21至23岁时,男性平均身高达到最高值,为166至170厘米;女性则在20至21岁时达到平均身高的峰值,约为156至160厘米。同时,在同一年龄段内,男性的平均体重也达到了最高的64到68公斤,而女性的平均体重高峰出现在20至21岁之间,为44到48公斤。这些数据对于研究人类身体发育和健康状况具有一定的参考价值。
  • 进行性别分类实验报告
    优质
    本实验报告通过分析身高的体重数据,运用机器学习算法探索性别的分类模型,旨在揭示生理指标与性别间的关联规律。 使用Matlab中的Parzen窗法估计概率密度函数,并根据贝叶斯分类器进行分类。接着利用Fisher线性判别方法求解分类器,并采用留一法评估错误率。
  • 进行性别分类实验报告
    优质
    本实验通过分析身高中体重数据,采用机器学习方法探究其在性别分类中的应用效果,旨在验证生理指标于性别识别上的准确度与可靠性。 使用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集来建立Bayes分类器,并用测试数据对该分类器进行评估。整个过程包括完整的文档和详细的代码说明。