Авторизируйтесь,
чтобы продолжить
Некоторые функции доступны только зарегистрированным пользователям
Неправильный логин или пароль

Внимание! Теперь для входа на форум необходимо вводить единый пароль регистрации сервисов sibnet.ru!

Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )



 
Ответить в эту темуОткрыть новую тему
> Лабораторная работа на Python
hellish1315
сообщение 18.6.2016, 19:32
Сообщение #1


------------------------------
Group Icon


Группа: Пользователи
Сообщений: 1 429
Регистрация: 10.2.2008
Пользователь №: 20 140



Репутация:   166  


Добрый день.

Нужно сделать лабораторную на python (за вознаграждение). Срок - до 20 июня включительно, задание небольшое. Архив с файлами для работы в прикрепленных файлах

Контакты:
egor.zviagintcev@gmail.com
Skype: egor.zvyagintsev

Задание:

1. Считать данные из файлов в папке train:
- images
- labels

Описание: (считывается файл images в массив (f = read("filename.format",r)
Только это массив в который засовываются сразу все массивы каждого файла
Можно использовать import glob
Пропускаются первые три строки где там 255 28 28 и что-то еще, нужна только матрица цифр)

( считать файлы из папки python glob )

2. Написать функцию расстояния между картинками (евклидово расстояние).

Описание: (у f=read("labels.txt",r) 200 цифр - как и файлов images
Т.е. каждый файл - это картинка с цифрой
И потом по индексу соотносятся картинка (массив цифр) и значение картинки

Если в пайчарм нажать на картинку, будут видны цифры)
--
Это касательно первых двух заданий, остальное по тому же принципу
--

3. Написать функцию отбора К ближайших соседей для входного элемента среди списка.
Возвращает label для этого элемента.

4. Написать функцию, которая делит выборку на n частей,
Потом использует n-1 часть как train, a одну часть - как test.
Считает ошибку (совпадает или нет).
Потом повторяет этои действия n раз, меняя test выборку.
В итоге возвращает среднюю ошибку, при этом принимает k, как входной параметр.

(Считать ошибку в четвертой функции - из тестовой выборки берется все и прогоняется через третью функцию. Дальше сравнивается то, что вернула третья функция с тем, что реально есть. Если не совпал ответ, то к ошибке прибавляется1 (в начале ошибка = 0). Затем, прогнав все из тестовой выборки, нужно делить ту ошибку на количество элементов в тестовой выборки - это и есть ошибка

5. Прогнать 4 функцию с k от 1 до 10 и найти тот k соседей, при котором средняя ошибка минимальна.

6. Запустить 3 функцию для всех данных из папки test при всех данных train
(с k-минимальной ошибкой).
Сохранить label в отдельный файл.


Прикрепленные файлы
Прикрепленный файл  data.zip ( 3.07 мегабайт ) Кол-во скачиваний: 22
Пользователь в офлайнеКарточка пользователяОтправить личное сообщение
Вернуться в начало страницы
+Ответить с цитированием данного сообщения

Ответить в эту темуОткрыть новую тему
1 чел. просматривают этот форум (гостей: 1, скрытых пользователей: 0)
Пользователей: 0

 

Текстовая версия Сейчас: 19.7.2019, 3:20
Редакция: (383) 347-86-84

Техподдержка: (383) 347-22-44
help.sibnet.ru
Размещение рекламы:
тел: (383) 347-06-78, 347-10-50

Правила использования материалов