编写一个人体动作识别的机器学期代码

感谢您的提问！以下是一个简单的基于深度学习的人体动作识别的示例代码，您可以根据需求进行修改和完善：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, Flatten
from keras.utils import np_utils

# 构建神经网络模型
def build_model(input_shape, num_classes):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
    return model

# 准备数据集
X_train = np.random.random((100, 100, 3))
y_train = np.random.randint(0, 5, (100, 1))
y_train = np_utils.to_categorical(y_train)

# 构建模型
model = build_model(input_shape=(100, 3), num_classes=5)

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

以上代码使用Keras构建了一个卷积神经网络模型，用于对人体动作进行识别，并且使用了随机生成的样本数据进行模型训练。您可以根据具体需求修改模型结构、数据输入以及输出等参数。希望这个简单示例能够帮助到您！