人类活动识别（HAR）是通过传感器数据对人的行为进行分类识别的技术，在物联网、健康监测等领域应用广泛。此项目使用机器学习方法处理UCI HAR数据集，数据源自智能手机传感器，涉及六种人类活动：走路、跑步、上楼、下楼、坐着和站立。数据集分为训练集和测试集，包含传感器读数如加速度计和陀螺仪数据。数据预处理包括清洗、缺失值处理、特征提取和标准化，Pandas库用于完成这些步骤。通过NumPy和Scikit-learn进行特征工程，提取统计特性，如均值、方差等，以帮助模型理解运动模式。接下来选择支持向量机、随机森林等机器学习算法，通过交叉验证评估性能，并调优超参数。完成模型训练后，在测试集上评估精度、召回率等指标，并通过可视化工具展示结果。实际应用中，HAR系统需优化以减少计算时间和资源消耗，可能涉及特征选择、模型简化或使用轻量级库，如TinyML。总结而言，该项目涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练与评估，最终构建一个高效的人类活动识别系统。