由触摸屏传感器采集手势特征点,经数据清洗后,进行 EDA 和交互式数据分析识别变量之间的相关关系并提取特征,然后将数据拆分为训练/测试集(K 折交叉验证以避免过拟合) , 选取深度学习算法 (卷积深度信念网络)建立手势识别模型,进行有监督和无监督的混合训练并调整模型的超参数, 选取合适的评估指标(AUC、 F1 值、混淆矩阵)进行评估,当模型指标达到要求后上线运行。
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