我们将看到如何使用dlib从图像中提取人脸嵌入并将其可视化。
在python笔记本中运行代码以生成嵌入。
#Run下面的命令以可视化tensboard。 将logdir路径替换为您的自定义路径
tensorboard --logdir = /用户/ anshu / meet-up / internship / recognition / face-embeddings / embeddings-logs / --port = 6006
2023-04-05 19:46:25
193.17MB
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Python实现K-Means聚类后的二维可视化，使用的是生成数据，T-SNE降维后进行可视化，编译器为jupyter notebook
简单便捷，易于理解
使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，seaborn
2022-11-23 12:25:28
142KB
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Python实现K-Means聚类后的三维可视化，使用的是生成数据，使用T-SNE降维，编译器为jupyter notebook
简单便捷，易于理解
使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，mpl_toolkits
2022-11-23 12:25:27
182KB
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代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例代码 基于t-sne算法的降维可视化实例
2022-06-04 18:06:40
3.68MB
t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)：t分布随机邻域嵌入是用于高维数据的降维算法，是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来。此外，t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降到2维或者3维，进行可视化。
2022-04-26 15:40:36
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