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作者：→思 · 共 1 个案例
人脸识别系统
数据准备 数据来源自sklearn的datasets的fetch_olivetti_faces 一共是400张64X64的图片。 每个data对应的是已经经过处理的4096像素点(64x64)数据 每个target对应人脸的标签 训练测试数据分离 随机分割30%的数据做测试验证的数据 模型选择 首先从数据上看，是属于分类行为，所以我们用到sklearn的Classifier。 我这里选取了 SVM， 并且使用linear作为核函数。 简化版的人脸识别系统，除去图形显示，没有多少代码量，但对于很多理论知识，像SVM，以及SVM的核函数的深挖。
案例判断参考
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人脸识别系统
数据准备 数据来源自sklearn的datasets的fetch_olivetti_faces 一共是400张64X64的图片。 每个data对应的是已经经过处理的4096像素点(64x64)数据 每个target对应人脸的标签 训练测试数据分离 随机分割30%的数据做测试验证的数据 模型选择 首先从数据上看，是属于分类行为，所以我们用到sklearn的Classifier。 我这里选取了 SVM， 并且使用linear作为核函数。 简化版的人脸识别系统，除去图形显示，没有多少代码量，但对于很多理论知识，像SVM，以及SVM的核函数的深挖。...
