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Update k_nearest_neighbor.py
Halfish · Dec 26, 2017 · d355c0c · d355c0c
2 parents f10dd61 + 4e4e833
commit d355c0c
Showing 1 changed file with 3 additions and 2 deletions.
diff --git a/assignment1/cs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py b/assignment1/cs231n/classifiers/k_nearest_neighbor.py
@@ -72,7 +72,7 @@ def compute_distances_two_loops(self, X):
         # not use a loop over dimension.                                    #
         #####################################################################
         pass
-        dists[i][j] = np.sum((X[i] - self.X_train[j]) ** 2)
+        dists[i][j] = np.sqrt(np.sum((X[i] - self.X_train[j]) ** 2))
         #####################################################################
         #                       END OF YOUR CODE                            #
         #####################################################################
@@ -95,7 +95,7 @@ def compute_distances_one_loop(self, X):
       # points, and store the result in dists[i, :].                        #
       #######################################################################
       pass
-      dists[i] = np.sum((self.X_train - X[i]) ** 2, 1)
+      dists[i] = np.sqrt(np.sum((self.X_train - X[i]) ** 2, 1))
       #######################################################################
       #                         END OF YOUR CODE                            #
       #######################################################################
@@ -127,6 +127,7 @@ def compute_distances_no_loops(self, X):
     dists += np.sum(self.X_train ** 2, axis=1).reshape(1, num_train)
     dists += np.sum(X ** 2, axis=1).reshape(num_test, 1) # reshape for broadcasting
     dists -= 2 * np.dot(X, self.X_train.T)
+    dists = np.sqrt(dists)
     #########################################################################
     #                         END OF YOUR CODE                              #
     #########################################################################