Machine learning 如何使用手势识别工具包（GRT）使用其接口对已经创建的数据集进行训练（HMM模型）和测试？_Machine Learning_Toolkit_Gesture Recognition_Hidden Markov Models_Gmm

Machine learning 如何使用手势识别工具包（GRT）使用其接口对已经创建的数据集进行训练（HMM模型）和测试？

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Machine learning 如何使用手势识别工具包（GRT）使用其接口对已经创建的数据集进行训练（HMM模型）和测试？,machine-learning,toolkit,gesture-recognition,hidden-markov-models,gmm,Machine Learning,Toolkit,Gesture Recognition,Hidden Markov Models,Gmm,我目前正在做一个使用惯性传感器的项目。基于从放置在手指上的传感器接收到的6-DOF（自由度）、加速计和陀螺仪值，系统应识别使用手指做出的手势-基本上是字符（“a”到“z”）。我遇到了，它在最近的一次更新中有一个新的界面那么，有人能帮我解释一下如何在工具包的新界面中使用HMM进行训练和测试输出吗？我是机器学习新手，因此我不太明白从哪里开始。这个工具包似乎是一条通向我想要实现的输出的捷径，即识别写在空中的字符。我已经为字符“a”、“b”、“c”和“d”创建了惯性传感器值数据库。现在，我想知道如何使用

我目前正在做一个使用惯性传感器的项目。基于从放置在手指上的传感器接收到的6-DOF（自由度）、加速计和陀螺仪值，系统应识别使用手指做出的手势-基本上是字符（“a”到“z”）。我遇到了，它在最近的一次更新中有一个新的界面那么，有人能帮我解释一下如何在工具包的新界面中使用HMM进行训练和测试输出吗？我是机器学习新手，因此我不太明白从哪里开始。这个工具包似乎是一条通向我想要实现的输出的捷径，即识别写在空中的字符。我已经为字符“a”、“b”、“c”和“d”创建了惯性传感器值数据库。现在，我想知道如何使用这个工具包完成机器学习部分有人能帮我吗？