Human-Activity-Recognition:根据智能手机的加速度计和陀螺仪数据预测人类活动-源码

2018年11月 使用智能手机数据集的人类活动识别 资料库概述： 该项目旨在建立一个模型，该模型根据智能手机的Sensor数据预测诸如步行，上楼，下楼，坐着，站着和躺下等人类活动。 仓库有3个ipython笔记本1 ：数据预处理和探索性数据分析2 ：具有特征数据的机器学习模型3 ：基于原始时间序列数据的LSTM模型所有代码都是用python 3编写的依赖 张量流 凯拉斯 麻木 大熊猫 matplotlib 海生的 斯克莱恩 itertools 约会时间 介绍： 每个现代的智能手机都有许多。 我们对加速度传感器和陀螺仪这两种传感器感兴趣。 借助传感器记录数据这是一个6类分类问题，因为我们有6个活动要检测。 该项目分为两部分，第一部分训练，调整和比较Logistic回归，线性支持向量分类器，RBF（径向基函数）SVM分类器，决策树，随机森林，梯度提升决策树模型，并使用领域专家提