Сейчас обсуждают

[hellish1315]

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.