based at least in part, on signals from one or more sensors in mobile devices two or more components past epoch that may be used to determine the activity value of the likelihood function with respect to the activity for the classification of, the methods and devices are provided. For example, the method for each of a plurality of classification activity, two or more active likelihood value for each of a plurality of epochs of past activity classification may include the step of determining. Activity likelihood values are based at least in part, on signals from one or more sensors of the mobile device. Method also, the current epoch may include the step of combining the active likelihood value to determine the likelihood function with respect to the activity classification. Method also includes a mobile device and a co-located with the users current activity on the basis of the current epoch, at least in part, on the likelihood function determined for the active category can include inferring one of the action classification.모바일 디바이스의 하나 이상의 센서들로부터의 신호들에 적어도 부분적으로 기초하여 둘 이상의 과거 에포크들에 대한 활동 분류에 대하여 활동 우도 함수 값들을 결정하는데 사용될 수 있는 컴포넌트들, 방법들 및 장치들이 제공된다. 예를 들어, 방법은 복수의 활동 분류들 각각에 대하여, 둘 이상의 과거 에포크들에 대한 복수의 활동 분류들 각각에 대하여 활동 우도 함수 값들을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 활동 우도 함수 값들은 모바일 디바이스의 하나 이상의 센서들로부터의 신호들에 적어도 부분적으로 기초한다. 방법은 또한, 현재 에포크에서 활동 분류에 대하여 우도 함수를 결정하기 위해서 활동 우도 함수 값들을 결합하는 단계를 포함할 수 있다. 방법은 또한, 현재 에포크에서 활동 분류에 대하여 결정된 우도 함수들에 적어도 부분적으로 기초하여 모바일 디바이스와 공동 위치된 사용자의 현재 활동을 활동 분류들 중 하나로 추론하는 단계를 포함할 수 있다.
