Practical-ML-Project---Exercise-Prediction

实用机器学习课程计划 通过健身设备预测“实用机器学习Coursera”课程的运动方式。 背景 使用Jawbone Up，Nike FuelBand和Fitbit等设备，现在可以相对便宜地收集有关个人活动的大量数据。 这些类型的设备是量化的自我运动的一部分-一群发烧友，他们定期进行自我测量以改善健康状况，发现行为方式，或者是因为他们是技术怪胎。 人们经常做的一件事是量化他们从事某项特定活动的数量，但很少量化他们完成某项活动的程度。 在此项目中，您的目标将是使用来自6位参与者的腰带，前臂，手臂和哑铃上的加速度计的数据。 他们被要求以5种不同的方式正确和错误地进行杠铃举升。 可从以下网站获得更多信息： : （请参阅“举重练习数据集”部分）。 数据 该项目的培训数据可在此处获得： 可在此处获得测试数据： 该项目的数据来自以下来源： : 。 报告 该项目的目的是预测他们进行锻炼的方式。