案例介绍
项目介绍：为保护用户设备隐私安全，身份认证已成为使用设备前必不可少的步骤。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。项目职责：1）选择机器学习算法应用于手势识别认证；2）将CDBN算法嵌入到移动端手机APP中。
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