案例介绍
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。
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