05 -描述统计学- Project 分析问卷数据

05 描述统计学 Project 分析问卷数据

1.项目概述

本项目是对Udacity的调查问卷进行分析,涉及到两个文件:

  1. surveydata.xlsl 这个是调研问卷,数据处理和作图在这里。
  2. survey-project-submission-template.pptx 这个是提交报告的文件,需要提供4页,每一页都有一张图和相关说明。

拿到一个数据,第一步是对数据进行观察,可以选中所有列,并开启筛选,这样在点击每一列上面的小箭头的时候,可以看到这列的值都有什么。整体数据有700多行(选中一列,底下的计数就是值的数量):
在这里插入图片描述

有的时候数据会有数据字典,解释每个数据列的作用。这个数据没有,那么我们怎么办呢,我给个建议:使劲看!开玩笑了,其实拿到数据进行浏览,理解数据的feature都是啥非常重要,而一般来讲,第一行的表头是这列的说明:
在这里插入图片描述

比如说像上面AM列的例子,表头是 What was most helpful when you got stuck in the Nanodegree programs(s) 问的是当卡住时,最能帮助你的是什么。可以推断出,表头的信息就是调研问卷中的内容了,比如论坛啊、导师帮助啊(弹出的列表框)。

另外,在我开始看的时候, 像 A-F 这几列确实开始摸不着头脑:

在这里插入图片描述

列明和内容完全一样,而且有6

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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