50、实验结果与分析

实验结果与分析

1. 实验设计回顾

在这一部分，我们将回顾实验的设计、使用的数据集、实验的目标等，以便更好地理解实验结果的背景。实验设计是确保结果可靠性和可重复性的关键步骤，因此，我们首先介绍了实验的基本框架。

1.1 实验环境与工具

为了确保实验的准确性，我们选择了多种工具和技术来支持实验的进行。以下是主要的实验环境和工具：

工具/平台	版本	描述
Python	3.8	编程语言
TensorFlow	2.4.0	深度学习框架
Scikit-learn	0.24.2	机器学习库
Pandas	1.2.4	数据处理库
Matplotlib	3.3.4	数据可视化库

1.2 数据集选择

实验中使用了多个数据集，每个数据集都有其独特的特点和应用场景。以下是几个主要的数据集：

• 手势动作捕捉数据集 ：