import mnist_loader 

# Third-party libraries
from sklearn import svm def svm_baseline():
training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data()
# train
clf = svm.SVC()
clf.fit(training_data[0], training_data[1])
predictions = [int(a) for a in clf.predict(test_data[0])]
num_correct = sum(int(a == y) for a, y in zip(predictions, test_data[1]))
print ("Baseline classifier using an SVM.")
print ("%s of %s values correct." % (num_correct, len(test_data[1]))) if __name__ == "__main__":
svm_baseline()

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