Strava风分析-ML后端 RESTful API的目的是对循环数据执行机器学习分析。 该服务器为时间-速度图提供基本的普通线性回归,并使用k-均值为聚集行驶速度-距离图提供聚类。 风相关确定算法 机器学习还支持确定风的相关性。 首先,标准化是在历史上的努力基础上进行的,以防止随着时间的推移,数据因运动员的进步或恶化而被歪曲。 之后,对包括风速,风向在内的多个特征执行回归。 最后,它采用通过从Node服务器计算的矢量操纵算法确定的后处理相关性。 神经网络和多元线性回归模型 较新的风速相关性确定算法使用具有L2正则化(岭)的多元线性回归和使用随机梯度下降的4层多层peceptron深层神经网