python如何运用机器学习在输入的手势图像上找到21个关键节点并标出，实现静态手势识别
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- 2023-04-12 16:43回答 1 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：在BERT模型的微调中，通常会使用验证集(val)来进行模型的参数调整和超参数调整。在验证集上，我们可以通过计算模型的准确率(eva
- 2023-02-08 21:05回答 3 已采纳 估计集是机器学习中用来估计模型参数的样本集，其中每个样本都有一个与之相关联的标签。估计集与其他样本集的关系是，估计集用来估计模型参数，而其他样本集用来测试模型的性能好坏。
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2022-04-27 12:54本文对基于机器学习的手势识别技术进行了深入的研究，主要工作如下： 研究基于肤色的多手势图像精准分割算法：首先，分析了不同亮度下的肤色在不同颜色空间中的分布特性，通过结合在实际场景中的手势分割质量，...
- 2023-03-10 17:09回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ当使用H2O的AutoML功能时，可以同时尝试多种模型（包括随机森林和逻辑回归），并选择性能最佳的模型作为最终的分类器。以下是使用H2O AutoML进行分类任务的示例代码
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2021-09-04 20:06回答 2 已采纳 例如 encog （比较老的一个框架）可以用 save 导出。其他的肯定也有相关的，可以找找。 //EncogUtility.TrainToError(network, training, TAR
- 2024-04-04 13:00人体关键点、人体属性、动作捕捉、手势识别项目；易于使用，用于交流学习
- 2022-08-13 23:02回答 1 已采纳 想请问一下你的目标是什么？是要把这100维用几维或者十几维去表示。还是说你有label，正在训一个分类模型？
- 2022-09-24 16:09回答 2 已采纳 请描述一下你的开发板，有足够的内存，是可以的。 一种更常见的方法，是在终端把声音信息传回服务器，然后服务器再返回对话。
- 2022-10-08 10:42回答 1 已采纳 机器学习是一个更大的概念，只要数据能够根据输入进行调整都叫机器学习而深度学习是一个算法它们的关系类似“时间管理”和“番茄工作法”，“番茄工作法”是时间管理的其中一种方法深度学习是机器学习的一种实现手段
- 2024-04-04 13:00人体关键点、人体属性、动作捕捉、手势识别项目；易于使用，用于交流学习
- 2023-01-04 04:04回答 2 已采纳 （1） 特征值是列表，如何构造输入取决于特征值的属性。如果列表中每一项元素有明确的属性，原则上可以展开为 特征向量。（2）你的问题中列表长度不同，就要搞清楚列表元素到底是什么，才能考虑如何构造输入。（
- 2024-04-04 12:49人体关键点、人体属性、动作捕捉、手势识别项目；易于使用，用于交流学习
- 2024-04-04 12:48人体关键点、人体属性、动作捕捉、手势识别项目；易于使用，用于交流学习
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