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ss16:14.07.2016

Dies ist eine alte Version des Dokuments!


Bei dem ganzen MNIST-Datensatz hat unser k-nearest-Neighbor-Algorithmus eine Genauigkeit von 98%.

Ziele:

  • Symbol-Datensatz zum MNIST-Datensatz hinzufügen
  • fit-Funktion mit pickle auslagern
Labels neudefiniert um Datensätze anzugleichen
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" ) )
ss16/14.07.2016.1468508945.txt.gz · Zuletzt geändert: 2016/07/14 17:09 von victorbremer