Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

--- ss16:26.05.2016 [2016/06/02 14:23]
henrikfrenzel
+++ ss16:26.05.2016 [2016/06/16 17:07] (aktuell)
henrikfrenzel
@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
-Herunterladen des MNIST Datensatz mit 70 000 handgeschriebenen Ziffern \\
+  * Herunterladen des MNIST Datensatz mit 70.000 handgeschriebenen Ziffern \\
-k-nearest-Neighbor-Algorithmus für einfache Vektoren geschrieben
+<code>
+from sklearn.datasets import fetch_mldata
+mnist = fetch_mldata('MNIST original')
+</code>
+  * k-nearest-Neighbor-Algorithmus für einfache Vektoren geschrieben \\
+<code python>
+import numpy as np
+import math as m
+import operator
+def abstand(vektor1, vektor2):
+	summe=0
+	for i in range(len(vektor1)):
+		summe+=(vektor1[i]-vektor2[i])**2
+	abstand= m.sqrt(summe)
+	return abstand
+def nachbarn(untersuchen, vergleich, anzahl):
+	abstaende=[]
+	for i in range(len(vergleich)):
+		abstaende.append((abstand(untersuchen, vergleich[i]),i))
+	abstaende.sort(key=operator.itemgetter(0))
+	print abstaende
+	print "Untersuchtes Objekt gehoert zu: ", vergleich[abstaende[0][1]][len(untersuchen)]
+test1=[(1,2,8,"a"),(3,4,5,"b"),(10,10,10,"c")]
+test2=[3,5,0]
+nachbarn(test2,test1,1)
+</code>
+   * Aufbau eines einfachen Datensatz
+<code >
+python
+>>> from sklearn import datasets
+>>> digits=datasets.load_digits()
+>>> digits.keys()
+['images', 'data', 'target_names', 'DESCR', 'target']
+>>> digits.data
+array([[  0.,   0.,   5., ...,   0.,   0.,   0.],
+       [  0.,   0.,   0., ...,  10.,   0.,   0.],
+       [  0.,   0.,   0., ...,  16.,   9.,   0.],
+       ...,
+       [  0.,   0.,   1., ...,   6.,   0.,   0.],
+       [  0.,   0.,   2., ...,  12.,   0.,   0.],
+       [  0.,   0.,  10., ...,  12.,   1.,   0.]])
+>>> digits.data.shape
+(1797, 64)
+>>> digits.images
+array([[[  0.,   0.,   5., ...,   1.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,  13., ...,  15.,   5.,   0.],
+        [  0.,   3.,  15., ...,  11.,   8.,   0.],
+        ...,
+        [  0.,   4.,  11., ...,  12.,   7.,   0.],
+        [  0.,   2.,  14., ...,  12.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   6., ...,   0.,   0.,   0.]],
+       [[  0.,   0.,   0., ...,   5.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   0., ...,   9.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   3., ...,   6.,   0.,   0.],
+        ...,
+        [  0.,   0.,   1., ...,   6.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   1., ...,   6.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   0., ...,  10.,   0.,   0.]],
+       [[  0.,   0.,   0., ...,  12.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   3., ...,  14.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   8., ...,  16.,   0.,   0.],
+        ...,
+        [  0.,   9.,  16., ...,   0.,   0.,   0.],
+        [  0.,   3.,  13., ...,  11.,   5.,   0.],
+        [  0.,   0.,   0., ...,  16.,   9.,   0.]],
+       ...,
+       [[  0.,   0.,   1., ...,   1.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,  13., ...,   2.,   1.,   0.],
+        [  0.,   0.,  16., ...,  16.,   5.,   0.],
+        ...,
+        [  0.,   0.,  16., ...,  15.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,  15., ...,  16.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,   2., ...,   6.,   0.,   0.]],
+       [[  0.,   0.,   2., ...,   0.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,  14., ...,  15.,   1.,   0.],
+        [  0.,   4.,  16., ...,  16.,   7.,   0.],
+        ...,
+        [  0.,   0.,   0., ...,  16.,   2.,   0.],
+        [  0.,   0.,   4., ...,  16.,   2.,   0.],
+        [  0.,   0.,   5., ...,  12.,   0.,   0.]],
+       [[  0.,   0.,  10., ...,   1.,   0.,   0.],
+        [  0.,   2.,  16., ...,   1.,   0.,   0.],
+        [  0.,   0.,  15., ...,  15.,   0.,   0.],
+        ...,
+        [  0.,   4.,  16., ...,  16.,   6.,   0.],
+        [  0.,   8.,  16., ...,  16.,   8.,   0.],
+        [  0.,   1.,   8., ...,  12.,   1.,   0.]]])
+>>> digits.images.shape
+(1797, 8, 8)
+>>> digits.images[0,:,:]
+array([[  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.],
+       [  0.,   0.,  13.,  15.,  10.,  15.,   5.,   0.],
+       [  0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,   8.,   0.],
+       [  0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.],
+       [  0.,   5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.],
+       [  0.,   4.,  11.,   0.,   1.,  12.,   7.,   0.],
+       [  0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,   0.],
+       [  0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]])
+>>> import matplotlib.pyplot as plt
+>>> plt.imshow(digits.images[0,:,:])
+<matplotlib.image.AxesImage Object at 0x7f5cf834c650>
+>>> plt.show()
+</code>
+  * Einrichtung der tubcloud

Mathesis Wiki

Benutzer-Werkzeuge

Webseiten-Werkzeuge

Unterschiede

Seiten-Werkzeuge