为人类活动识别选择正确的机器学习算法

Question

我必须分析来自附在手臂上的陀螺仪和加速度计的身体运动数据，并收集一周的数据。

使用这个模型集，我的程序应该决定身体的当前状态，如铺设、行走、爬楼梯等。

我的问题是，是否有任何特定的机器学习算法非常适合我遇到的问题。

这可能不是一个正确提出的问题，但我是该领域的初学者，目前没有时间进行体面的学习过程。 所以任何帮助将不胜感激。 提前致谢。

Answer 1

解决您的问题的自然模型是隐马尔可夫模型 (https://en.wikipedia.org/wiki/Hidden_Markov_model)，因为您想要在某一时刻预测的值（身体的当前状态）取决于之前的身体状态和当前的间接观察结果（陀螺仪和加速度计数据) .在这个模型中，隐藏状态是身体状态，观察是陀螺仪和加速度计测量值。对于训练和预测，您可以找到多种语言的良好实现。

这是一篇很有用的论文https://core.ac.uk/download/pdf/154274182.pdf。

一种更简单但不太准确（原则上）的方法是使用多类分类器 - class= 身体状态。