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私は単にMNISTデータベース（ダウンロードしたもの）を読み込み、 分類子を訓練して、後で使用するために訓練セッションをファイルに保存しようとしています。私はそれを直接（fetch_mldataを通して）ダウンロードしようとしましたが、私のインターネットはあまりにも遅いので、データベースをexteranllyでダウンロードしようとしていますが、コードの下にエラーが表示されています。どんな助けでも大歓迎です！MNISTデータベースの読み込みに問題がある
from sklearn.externals import joblib
from sklearn import datasets
from skimage.feature import hog
from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn.svm import LinearSVC
import numpy as np
import mlab
import scipy.io
print 'fetching'
dataset = scipy.io.loadmat('mnist-original.mat')
print 'fetched'
features = np.array(dataset.data, 'int16')
labels = np.array(dataset.target, 'int')
ist_hog_fd = []
for feature in features:
fd = hog(feature.reshape((28, 28)), orientations=9, pixels_per_cell=(14, 14), cells_per_block=(1, 1), visualise=False)
list_hog_fd.append(fd)
hog_features = np.array(list_hog_fd, 'float64')
clf=LinearSVC()
clf.fit(hog_features,labels)
joblib.dump(clf, "digits_cls.pkl", compress=3)
私はそれを実行すると、私のようにエラーが表示されます。私は非常にnumpyの配列に知られているだけでなく、 ファイル.MAT処理していないよ正直に言うと
Traceback (most recent call last):
File "/home/samad/Red_Queen/v2(ud&ay)/scratch2.py", line 14, in <module>
features = np.array(dataset.data, 'int16')
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'data'
。