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ss16:16.06.2016

Unterschiede

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ss16:16.06.2016 [2016/06/16 14:49]
henrikfrenzel
ss16:16.06.2016 [2016/06/23 14:55] (aktuell)
henrikfrenzel
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   * Normalisierung des MNIST Datensatz vor dem Einlesen zur Optimierung des Algorithmus   * Normalisierung des MNIST Datensatz vor dem Einlesen zur Optimierung des Algorithmus
 +<code python>
 +import numpy as np
 +import scipy.io
 +mat=scipy.io.loadmat('/​[…]/​[…]/​scikit_learn_data/​mldata/​mnist-original.mat'​)
 +
 +data=mat['​data'​]
 +label=mat['​label'​]
 +for i in range(data.shape[1]):​
 + data[:,i]= data[:,​i]/​np.linalg.norm(data[:,​i])
 +scipy.io.savemat('/​[…]/​[…]/​scikit_learn_data/​mldata/​mnist-original-norm.mat',​ mdict={'​data':​data,​ '​label':​label})
 +</​code>​
 +Die Normalisierung des MNIST Datensatz vor dem Einlesen funktioniert so noch nicht. Die Daten unterscheiden sich komplett von der Norm der "​originalen"​ Daten.
 +  * Vergleichsdatensatz
 +<code python>
 +import numpy as np
 +import scipy.io
 +mat=scipy.io.loadmat('/​[…]/​[…]/​scikit_learn_data/​mldata/​mnist-original.mat'​)
 +matnorm=scipy.io.loadmat('/​[…]/​[…]/​scikit_learn_data/​mldata/​mnist-original-norm.mat'​)
 +
 +matd=mat['​data'​]
 +matnd=matnorm['​data'​]
 +for i in range(70000):​
 + orignialNorm=matd[:,​i]/​np.linalg.norm(matd[:,​i])
 + abstand=np.linalg.norm(orignialNorm-matnd[:,​i])
 + print abstand
 +</​code>​
 +  * Ausgabe der Genauigkeit des k-nearest-Neighbor-Algorithmus
 +  * Präsentation des jetzigen Standes
ss16/16.06.2016.1466081378.txt.gz · Zuletzt geändert: 2016/06/16 14:49 von henrikfrenzel