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不过,在跑代码之前,还要对数据进行预处理。
江寒先从报名信息表中,将性别信息仍然“健在”的行挑出来,只保留序号、姓名和性别,另存为label.xls。
这些记录一共9527条,大约占三万多条数据总数的30%。
它们对应着9527张真彩色照片。
24位真彩色的图片,每个像素点在内存里,要占用3个字节的存储单元。
每张照片有210×120个像素,这样读入一张照片,需要的内存空间就是210×120×3=75600个Byte。
9527条数据,共需要9527×75600=720241200B≈686.88M≈0.7G!
这个内存开销,还是比较容易接受的。
但是,“感知机”的算法,需要进行大量浮点乘法运算。
对每个像素的每个RGB分量都算一遍?
没那个必要,也太浪费时间。
所以,聪明的做法,是先把照片数据“压缩”一下。
江寒给“感知机”的代码,添加了一个LoadData函数,用来读取和处理照片数据。
在这个函数里,先定义一个二维的整形数组Feature。
然后从label.xls中读出序号、姓名信息,按照刚才建立的索引表,找到对应的照片文件。
下一步,将照片读取到内存中,读取的同时,将每个像素二值化。
具体做法是:色彩浓度在阈值以上的像素,取值为1,低于阈值就让它为0。
这样一来,原本的真彩色照片,就被转换成了黑白轮廓图。
然后,再将轮廓图中的0或者1的取值,按照从左到右、从上到下的顺序,重新编排成一行数据,存放到数组Feature中。
Feature中的每一行,都存储了一张照片的二值化信息。
一共9527张照片,就需要9527行。
全部照片处理完毕后,就得到了一个巨大的二维数组Feature。
它有25200列、9527行。
接下来,定义一个拥有9527个整形元素的一维数组Label。
从label.xls中读入性别信息,男生设为1,女生设为0,存放在数组Label中。
Feature加上对应的Label,就构成了训练数据集。
训练“感知机”时,将一行行Feature代入公式中,进行加权和运算,其结果再通过sign函数,转换为0或1,然后和对应的Label值对照。
如果不相符,就调整权重和偏置,然后重新计算。
当每一个Feature代入公式后,都能计算出正确的Label时,就得到了一组权重和偏置。
也就是说,构建出了一个可用的数学模型。
依据这个模型,计算机就可以读入任何一张同尺寸、类型的照片,对其二值化的数据代入模型中运算,并根据运算结果判断分类归属。
这就是典型的机器学习过程,计算机从数据中自己“学”到了某种规律。
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