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=个Byte。
9527条数据,共需要9527×=B≈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。
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