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Bei dem ganzen MNIST-Datensatz hat unser k-nearest-Neighbor-Algorithmus eine Genauigkeit von 98%.
import cPickle as pickle with open('clean_symbols.p','r') as f: u=pickle.Unpickler(f) data=u.load() zahlen=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','0'] for i in range(15568): if data[2][i] in zahlen: data[1][i]= int(data[2][i]) else: data[1][i] +=10 pickle.dump( data, open( "symbols-newlabel.p", "wb" ) )