Training_data_Name = 'traindata0-255.mat' f = h5py.File('./DataSets/%s' % Training_data_Name, 'r') Training_data = f['inputs'][:] Training_lable = Training_data
时间: 2024-02-26 15:55:54 浏览: 25
这段代码主要用于读取一个名为 "traindata0-255.mat" 的文件,该文件应该在 "./DataSets/" 目录下。代码使用 h5py 库打开该文件,并读取其中的 "inputs" 数据集和 "Training_data" 标签。然后,将读取到的 "inputs" 数据赋值给 Training_data 变量,同时将 Training_data 变量的值赋给 Training_lable 变量。这段代码的目的是加载训练数据和标签,以便进行机器学习模型的训练。
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iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target
这段代码是用来加载Iris数据集的。Iris数据集是一个非常著名的数据集,在模式识别研究领域被广泛应用。它包含了150个样本,每个样本有4个属性,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些属性被用来预测鸢尾花的类别,包括Setosa、Versicolour和Virginica三类。这段代码中,通过调用datasets.load_iris()函数来加载Iris数据集,然后将数据赋值给变量X和y,其中X保存了数据集的属性值,y保存了数据集的类别标签。你可以通过打印X和y来查看数据集的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)](https://blog.csdn.net/qq_43923588/article/details/107672879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [sklearn.datasets.load_iris函数](https://blog.csdn.net/weixin_49346755/article/details/125162689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python main.py --scope <training_image> --mode train --dataset_folder ./datasets/<training_image>/ --image_name <training_image.png> --results_folder ./results/
这是一条命令行指令,用于在命令行中运行一个 Python 脚本。其中:
- `<training_image>` 是你要训练的图像的名称;
- `train` 表示要进行训练模式;
- `./datasets/<training_image>/` 是数据集所在的文件夹路径;
- `<training_image.png>` 是要训练的图像的文件名;
- `./results/` 是结果文件夹路径。
这条指令的作用是在给定的数据集上训练一个模型,用于识别图像中的物体。你可以根据自己的需要修改其中的参数。