我必须分析人体运动数据，这些数据来自安装在手臂上的陀螺仪和加速度计，并收集了一周的数据。
使用此模型集，我的程序应确定身体的当前状态，例如躺着，走路，爬楼梯等。
我的问题是，是否有任何特定的机器学习算法都非常适合我的问题。
这可能不是一个正确的问题，但是我是初学者，目前没有时间进行体面的学习。 因此，任何帮助将不胜感激。 预先感谢。
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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），因为您要立即预测的值（身体的当前状态）取决于先前的身体状态和当前的间接观测值（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，观察值是陀螺仪和加速度计的测量值。对于培训和预测，您可以找到许多语言的良好实现。
这是一篇有用的https://core.ac.uk/download/pdf/154274182.pdf论文。
一种较简单的方法，但准确性（原则上）较差的是使用多类分类器-类=身体状态。