2018年4月8日 星期日

顯示模型中的 Eigen Vectors 影像


今年有機會開辦關於機器學習的基礎課程,當中會教授人像識別相關內容,教導學生編寫 Python 程序去訓練模型,並能辨認出自己的樣貌。在這之前,我需要惡補一下自己的技術。在網上這篇不錯的教學能滿足以上的需要。

教學中詳細講解了數據集的由來、如何減低數據負載、選擇 Princpal Component Analysis 的好處、何時避免過度訓練...等。最後也提示了能顯示模型中的 Eigen Vectors 影像,亦即是模型內心。可是卻沒有示範這個部份的代碼。我只好自行編寫:
##  Get eigen vectors
plt.figure()
eigenVectors = pca.components_
for i in range(16):
    plt.subplot(4, 4, i + 1)
    plt.imshow(eigenVectors[i].reshape((h, w)), cmap=plt.cm.gray)
    plt.xticks()
    plt.yticks()

plt.show()
參考:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/plot_face_recognition.html

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