Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

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henrikfrenzel
+++ ss16:16.06.2016 [2016/06/23 14:55] (aktuell)
henrikfrenzel
@@ Zeile 3: / Zeile 3: @@
 import numpy as np
 import scipy.io
-mat=scipy.io.loadmat('/home/mensch/scikit_learn_data/mldata/mnist-original.mat')
+mat=scipy.io.loadmat('/[…]/[…]/scikit_learn_data/mldata/mnist-original.mat')
 data=mat['data']
@@ Zeile 10: / Zeile 9: @@
 for i in range(data.shape[1]):
 	data[:,i]= data[:,i]/np.linalg.norm(data[:,i])
-scipy.io.savemat('/home/mensch/scikit_learn_data/mldata/mnist-original-norm.mat', mdict={'data':data, 'label':label})
+scipy.io.savemat('/[…]/[…]/scikit_learn_data/mldata/mnist-original-norm.mat', mdict={'data':data, 'label':label})
-#ist iwie komplett anders als die norm der Originialen datei
+</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

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