Untitled0.ipynb.json

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\n\nm b r a c e s \n\nm b r a c e s \n\nm b r a c e s \n\nm b r a c e s \n\nm b r a c e s \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\no l c a n i c \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn c o m f o r t a b l y \n\nn "
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n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\ne j u v e n a t i n g \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na n q u i s h \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x"
      },
      {
       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": " i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\na x i \n\n"
      }
     ],
     "prompt_number": 51
    },
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": "pixelmatrix = [row[6:-1] for row in table2]",
     "language": "python",
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    },
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     "outputs": [
      {
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       "text": "0"
      }
     ],
     "prompt_number": 75
    },
    {
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     "input": "elp = [[int(elmt) for elmt in row] for row in pixelmatrix]\n",
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       "text": "[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]\n"
      }
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    },
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       "text": "[[0 0 0 ..., 0 0 0]\n [0 0 0 ..., 0 0 0]\n [0 0 0 ..., 0 0 0]\n ..., \n [0 0 0 ..., 0 0 0]\n [0 0 0 ..., 0 0 0]\n [0 0 0 ..., 0 0 0]]\n"
      }
     ],
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    },
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     "input": "import matplotlib.pyplot as plt\nlamb = 0.01",
     "language": "python",
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     "outputs": [],
     "prompt_number": 124
    },
    {
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     "collapsed": false,
     "input": "mat = dot(test, test.transpose()) + lamb * eye(50)\nprint inv(mat)\n",
     "language": "python",
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     "outputs": [
      {
       "output_type": "stream",
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       "text": "[[ 0.14461182  0.00274653  0.01129748 ..., -0.00765306 -0.00263058\n   0.0233349 ]\n [ 0.00274653  0.46231429 -0.0117651  ..., -0.12104522  0.05895536\n   0.01160859]\n [ 0.01129748 -0.0117651   0.61937642 ..., -0.08276919 -0.04580667\n   0.04607008]\n ..., \n [-0.00765306 -0.12104522 -0.08276919 ...,  0.33428255 -0.00574596\n   0.04482069]\n [-0.00263058  0.05895536 -0.04580667 ..., -0.00574596  0.16403902\n  -0.03569728]\n [ 0.0233349   0.01160859  0.04607008 ...,  0.04482069 -0.03569728\n   0.23290118]]\n"
      }
     ],
     "prompt_number": 126
    },
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     "input": "test2 = label[:50]",
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     "outputs": [],
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     "input": "uniques = set(test2)\nprint uniques\nlistFreq = [(item, test2.count(item)) for item in uniques]\nprint listFreq",
     "language": "python",
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     "outputs": [
      {
       "output_type": "stream",
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       "text": "set(['a', 'd', 'g', 'i', 'm', 'o', 'n'])\n[('a', 6), ('d', 5), ('g', 5), ('i', 5), ('m', 12), ('o', 6), ('n', 11)]\n"
      }
     ],
     "prompt_number": 128
    },
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": "labela = [(int(elmt=='a')-0.5)*2 for elmt in test2]\nprint labela\n",
     "language": "python",
     "metadata": {},
     "outputs": [
      {
       "ename": "AttributeError",
       "evalue": "'list' object has no attribute 'shape'",
       "output_type": "pyerr",
       "traceback": [
        "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m\n\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m                            Traceback (most recent call last)",
        "\u001b[0;32m<ipython-input-139-e5195baa2de7>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      1\u001b[0m \u001b[0mlabela\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0melmt\u001b[0m\u001b[0;34m==\u001b[0m\u001b[0;34m'a'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m-\u001b[0m\u001b[0;36m0.5\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m*\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0melmt\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mtest2\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;32mprint\u001b[0m \u001b[0mlabela\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 3\u001b[0;31m \u001b[0;32mprint\u001b[0m \u001b[0mlabela\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
        "\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m: 'list' object has no attribute 'shape'"
       ]
      },
      {
       "output_type": "stream",
       "stream": "stdout",
       "text": "[-1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 1.0, -1.0]\n"
      }
     ],
     "prompt_number": 139
    },
    {
     "cell_type": "code",
     "collapsed": false,
     "input": "alpha = array(labela)\nalpha.reshape(50,1)",
     "language": "python",
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     "outputs": [
      {
       "metadata": {},
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