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PCA和SVM是什么？該如何建立人臉識別模型？

2020-12-31 10:23
磐創AI
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n＿samples， h， w ＝ lfw＿people．images．shape
np．random．seed（42）

從變量explorer可以看到，我們有1288個樣本（圖片），高度為50px，寬度為37px（50x37＝1850個特征）Numpy數組我們使用lfw＿people 的data數組，直接存儲在X中，我們將在以后的處理中使用這些數據。X ＝ lfw＿people．data
n＿features ＝ X．shape［1］

X中的數據有1288個樣本，每個樣本有1850個特征。label接下來，我們將定義label，這些label是圖片所屬人的id。y ＝ lfw＿people．target
target＿names ＝ lfw＿people．target＿names
n＿classes ＝ target＿names．shape［0］

這里，y代表目標，它是每個圖片的標簽。標簽由target＿names變量進一步定義，該變量由7個要識別的人的姓名組成。

target是一個1288x1的NumPy數組，它包含1288張圖片對應名稱的0–6值，因此，如果id＝0的目標值為5，則表示該人臉為“Hugo Chavez”，如target＿names中所示：

因此，y是數字形式的目標，target＿names是名稱中的任何目標／標簽，n＿classes是存儲類數量的變量，在我們的例子中，我們有7個：Ariel SharonColin PowellDonald RumsfeldGeorge W BushGerhard Schr?derHugo ChavezTony Blair

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