Einführung
In diesem Lab wird gezeigt, wie man KBinsDiscretizer aus der Scikit-learn-Bibliothek verwendet, um die Vektorisierung auf einem Beispielbild eines Waschbärengesichts durchzuführen. Die Vektorisierung ist eine Technik, um die Anzahl der Graustufen zu reduzieren, die zum Darstellen eines Bildes verwendet werden. Wir werden KBinsDiscretizer verwenden, um die Vektorisierung auf dem Waschbärenbild durchzuführen. Wir werden 8 Graustufen verwenden, um das Bild zu repräsentieren, was auf nur 3 Bits pro Pixel komprimiert werden kann. Wir werden die einheitlichen und k-Means-Clustering-Strategien vergleichen, um die Pixelwerte auf die 8 Graustufen zuzuordnen.
Tipps für die VM
Nachdem die VM gestartet ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.