HAR（Human Activity Recognition）模型是一种通过分析人类行为的数据来预测和识别人类活动的机器学习模型。它通常应用于移动设备和智能家居等领域，可以通过传感器数据，如加速度计和陀螺仪，来检测和识别用户的具体活动，如走路、跑步、上楼梯等。这种模型在实现时会用到时间序列分析和模式识别的技术，从而能够将原始的传感器数据转化为对用户活动的有意义识别。
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