from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序,python会从网上下载labeled_face_wild people数据集,这个数据集大概200M,因为墙的原因下载很慢失败。 解决方法 使用百度云下载该数据集,是个.tgz的压缩包 链接:https://pan.baidu.com/s/1eySjV_1K2XYD5YY...
人脸数据集 faces = fetch_lfw_people() 链接:https://pan.baidu.com/s/1nJ-7mz1MYYYeIDkGTJI70g 提取码:vykm
people= fetch_lfw_people(min_faces_per_person=20, resize=0.7, download_if_missing=False) 应该不会报错了。 4、显示图片 image_shape =people.images[0].shapeimportmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib notebook fig, axes= plt.subplots(2, 5, figsize=(18, 5), subplot_kw={'xticks': (),'ytic...
lfw_people = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=70, resize=0.4) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(lfw_people.data, lfw_people.target, test_size=0.25, random_state=42) # 使用主成分分析降低维度 ...
如果本地上传失败一般应该是数据集不全,下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序,python会从网上下载labeled_face_wild people数据集,这个数据集大概200M,因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压,指定data_home路径:D:\pythonwork\Data...
X = fetch_lfw_people().dataelifdataset_name =='20newsgroups': X = fetch_20newsgroups_vectorized().data[:, :100000]elifdataset_name =='olivetti_faces': X =fetch_olivetti_faces().dataelifdataset_name =='rcv1': X = fetch_rcv1().dataelifdataset_name =='CIFAR':ifhandle_missing_datase...
提取码:3wut 把下载好的压缩包放入C:\Users\yyy\scikit_learn_data\lfw_home,其中yyy是我的用户名,再次运行faces = fetch_lfw_people(),成功,jupyter notebook中的输出如下: 运行结果