Predicción de Datos de Series Temporales y Análisis de Características de Movimientos de Danza Deportiva Basado en Aprendizaje Automático

La danza deportiva es un proyecto de competencia y una forma de deporte, con las características de ser suave, generoso, relajado y cómodo, pasos de baile, movimientos fluidos y nubes que fluyen, y puede aprovechar al máximo el espacio interior. A la luz de la nueva era, la danza deportiva también está desempeñando un papel cada vez más importante. A través de los datos de series temporales y el análisis de características de los movimientos deportivos de danza mediante aprendizaje automático, se extrae la información interna para encontrar las tendencias y leyes. El aprendizaje automático en la era de los grandes datos se utiliza ampliamente en la investigación como la principal herramienta para el análisis y la minería de datos. La dificultad clave de la minería de datos siempre ha sido los datos de series temporales. El aprendizaje automático se refiere a un método de utilizar los datos resultantes en una computadora para derivar un cierto modelo y luego usar este modelo para hacer predicciones. El núcleo es 'utilizar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego tomar decisiones o hacer predicciones sobre nuevos datos.'