Update Week6-CNN实现手写数字识别.md

李宏毅机器学习-作业/week6/Week6-CNN实现手写数字识别.md

@@ -13,42 +13,6 @@ MNIST数据集原网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
 
 **问题：通过某个算法将0-9的数字进行分类**
 
-### 下载
-Github源码下载：数据集（源文件+解压文件+字体图像jpg格式），py源码文件
-文件目录
-```python
-/utils/data_util.py 用于加载MNIST数据集方法文件
-/utils/test.py 用于测试的文件，一个简单的KNN测试MNIST数据集
-/data/train-images.idx3-ubyte 训练集X
-/dataset/train-labels.idx1-ubyte 训练集y
-/dataset/data/t10k-images.idx3-ubyte 测试集X
-/dataset/data/t10k-labels.idx1-ubyte 测试集y
-```
-
-### 结构解释
-MNIST数据集解释
-将MNIST文件解压后，发现这些文件并不是标准的图像格式。这些图像数据都保存在二进制文件中。每个样本图像的宽高为28*28。
-
-mnist的结构如下，选取train-images
-```python
-[code]TRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):
-
-[offset] [type]          [value]          [description]
-0000     32 bit integer  0x00000803(2051) magic number
-0004     32 bit integer  60000            number of images
-0008     32 bit integer  28               number of rows
-0012     32 bit integer  28               number of columns
-0016     unsigned byte   ??               pixel
-0017     unsigned byte   ??               pixel
-........
-xxxx     unsigned byte   ??               pixel
-```
-
-首先该数据是以二进制存储的，我们读取的时候要以’rb’方式读取；其次，真正的数据只有[value]这一项，其他的[type]等只是来描述的，并不真正在数据文件里面。也就是说，在读取真实数据之前，我们要读取4个
-
-32 bit integer
-.由[offset]我们可以看出真正的pixel是从0016开始的，一个int 32位，所以在读取pixel之前我们要读取4个 32 bit integer，也就是magic number, number of images, number of rows, number of columns. 当然，在这里使用struct.unpack_from()会比较方便.
-
 ### 算法实现  
 [代码答案](https://github.com/dafish-ai/NTU-Machine-learning/blob/master/%E6%9D%8E%E5%AE%8F%E6%AF%85%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0-%E4%BD%9C%E4%B8%9A/week6/CNN.py)