"Labelled Faces in the Wild" 数据集（scikit 学习）中“数据”字段的性质是什么？
What is the nature of the `data` field in the "Labelled Faces in the Wild" dataset (scikit learn)?
我正在尝试使用从 sklearn.datasets.fetch_lfw_people 获取的数据来训练一个简单的 HOG 人脸检测器。获取数据集后，我找到以下键：
In [1]: lfw_people.keys()
Out[1]: ['images', 'data', 'target_names', 'DESCR', 'target']
images 包含裁剪后的面孔target_names 包含人类可读的名称target 包含图像中人物的数字 ID 号DESCR 将记录标识为属于 LFW 数据集。
...但是 earth 是什么 data?
在我的例子中，它是一个 (13233 x 1850) 浮点数的 numpy 数组，也就是说每张图像一行 1850 个浮点数。
这个data字段的性质是什么？
(lfw_people.images[0].ravel() == lfw_people.data[0]).all() 的计算结果为 True，因此看起来 data 字段只是平面化为矢量的图像。
谜底已解，但这种事情确实应该提前说明:/
我正在尝试使用从 sklearn.datasets.fetch_lfw_people 获取的数据来训练一个简单的 HOG 人脸检测器。获取数据集后，我找到以下键：
In [1]: lfw_people.keys()
Out[1]: ['images', 'data', 'target_names', 'DESCR', 'target']
images包含裁剪后的面孔target_names包含人类可读的名称target包含图像中人物的数字 ID 号DESCR将记录标识为属于 LFW 数据集。
...但是 earth 是什么 data?
在我的例子中，它是一个 (13233 x 1850) 浮点数的 numpy 数组，也就是说每张图像一行 1850 个浮点数。
这个data字段的性质是什么？
(lfw_people.images[0].ravel() == lfw_people.data[0]).all() 的计算结果为 True，因此看起来 data 字段只是平面化为矢量的图像。
谜底已解，但这种事情确实应该提前说明:/