HRLEngine 0.2.8

HRLEngine 0.2.8

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测试已测试✓
Lang语言 SwiftSwift
许可 MIT
发布最后发布2016年12月
SwiftSwift 版本3.0
SPM支持 SPM✗

由 Enrique de la Torre 维护。

HRLEngine 0.2.8

  • 由
  • Enrique de la Torre
此库已弃用。

此仓库已弃用。请参阅 HRLClassifier。

使用机器学习预测一个人的心率是否在运动状态。

示例

要运行示例项目，先克隆仓库，然后从 Example 目录中运行 pod install

安装

HRLEngine 通过 CocoaPods 提供。要安装它，只需简单地将以下行添加到您的 Podfile 中

pod "HRLEngine"

使用

let date = Date()

let dataFrame = DataFrame()
dataFrame.append(record: Record(date:date.addingTimeInterval(-6 * 60 * 60),
                                bpm:Float(100)),
                 isWorkingOut: false)
dataFrame.append(record: Record(date:date.addingTimeInterval(-5 * 60 * 60),
                                bpm:Float(140)),
                 isWorkingOut: true)
dataFrame.append(record: Record(date:date.addingTimeInterval(-4 * 60 * 60),
                                bpm:Float(120)),
                 isWorkingOut: true)
dataFrame.append(record: Record(date:date.addingTimeInterval(-3 * 60 * 60),
                                bpm:Float(70)),
                 isWorkingOut: false)
dataFrame.append(record: Record(date:date.addingTimeInterval(-2 * 60 * 60),
                                bpm:Float(55)),
                 isWorkingOut: false)
dataFrame.append(record: Record(date:date.addingTimeInterval(-1 * 60 * 60),
                                bpm:Float(125)),
                 isWorkingOut: true)

let engine = Engine()
engine.train(with: dataFrame)

let predictDate = date.addingTimeInterval(-3.5 * 60 * 60)
let predictBPM = Float(130)
let isWorkingOut = engine.predictedWorkingOut(for: Record(date:predictDate,
                                                          bpm:predictBPM))

print("At \(predictDate) with \(predictBPM) bpm, is user working out? \(isWorkingOut)")

许可

HRLEngine 在 MIT 许可下提供。有关更多信息，请参阅 LICENSE 文件。