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ss16:07.07.2016
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ss16:07.07.2016 [2016/07/07 16:42] henrikfrenzel |
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| Zeile 4: | Zeile 4: | ||
| === Ziele: === | === Ziele: === | ||
| * knn-Algorithmus von scikit-learn für MNIST-Datensatz implementieren | * knn-Algorithmus von scikit-learn für MNIST-Datensatz implementieren | ||
| - | |||
| <code python> | <code python> | ||
| from __future__ import division | from __future__ import division | ||
| Zeile 61: | Zeile 60: | ||
| print "Genauigkeit: ", Genauigkeit, "Zeit: ", zeit | print "Genauigkeit: ", Genauigkeit, "Zeit: ", zeit | ||
| </code> | </code> | ||
| + | == Ausgabe: == | ||
| <code terminal> | <code terminal> | ||
| Genauigkeit: 0.957 Zeit: 12.72157 #knn | Genauigkeit: 0.957 Zeit: 12.72157 #knn | ||
| Zeile 66: | Zeile 66: | ||
| Genauigkeit: 0.955 Zeit: 24.224649 #SVC | Genauigkeit: 0.955 Zeit: 24.224649 #SVC | ||
| </code> | </code> | ||
| - | Genauigkeit bei SVC und knn ist ähnlich allerdings ist SVC deutlich langsamer als knn. | + | Genauigkeit bei Support Vector Classification und k-nearest-Neighbor-Algorithmus ist ähnlich allerdings ist SVC deutlich langsamer als knn. |
ss16/07.07.2016.1467902536.txt.gz · Zuletzt geändert: 2016/07/07 16:42 von henrikfrenzel
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