1.特征有45维度,数据处理函数已经封装,可以指定随机去除指定数量的特征
2.可以指定分类的类别,数据中有八个类别的动作,代码中使用的是对动作1和2进行分类
3.通过使用高斯核函数以及简单调参以后动作一二的识别准确率在82%左右波动
4.进行新动作的识别时需要重新调参
之后预期使用集成学习方式进行多类别的分类,欢迎pr
用于自由运动时的动作识别与计数,能量消耗统计 以及特定动作的计数以及能量消耗预估 实现的功能有: 通过使用xgboost训练的模型进行自由运动中动作的识别 通过使用dtw以及特定动作的标准与否计算,以及计数和能量消耗预估