机器学习KNN实例之数字识别

一.kNN算法 1.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 2,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 3,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 4,欧式距离公式: 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成

KNN算法介绍 KNN算法(K-NearestNeighor Algorithm) 是一种最简单的分类算法. 算法核心: 假设在一个二维坐标平面中已经有了\(n\)个点,每个点的颜色已知,现在给定查询点\(p\)的坐标\((x,y)\),判断\(p\)的颜色. 对于已知的\(n\)个点,计算每个点和点\(p\)的欧几里得距离: \[dis_i=\sqrt{(x_i-x)^2+(y_i-y)^2}\] 按照\(dis\)从小到大排序,选择距离最近的前\(k\)个点,在这前k个点中统计颜色出现次数最

算法介绍 之前已经介绍过,简单来说,K-NN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据,然后当一个新数据进入的时候,就开始跟训练数据里的每个点求距离,然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型,然后用少数服从多数的原则,给新数据归类. 算法步骤: 算法步骤: 1. step.1-初始化距离为最大值 2. step.2-计算未知样本和每个训练样本的距离dist 3. step.3-得到目前K个最临近样本中的最大距离maxdist 4. step.4-如果dist小于maxdist,则将

1.数据准备 样本数据获取忽略,实际上就是将32*32的图片上数字格式化成一个向量,如下: 本demo所有样本数据都是基于这种格式的 训练数据:将图片数据转成1*1024的数组,作为一个训练数据. 训练数据集:https://github.com/zimuqi/machine_Learning/tree/master/ch02/trainingDigits 测试数据集:https://github.com/zimuqi/machine_Learning/tree/master/ch02/test

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

kNN算法 算法优缺点: 优点:精度高.对异常值不敏感.无输入数据假定 缺点:时间复杂度和空间复杂度都很高 适用数据范围:数值型和标称型 算法的思路: KNN算法(全称K最近邻算法),算法的思想很简单,简单的说就是物以类聚,也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的,然后看他们中最多的分类是哪个,就以这个为依据分类. 函数解析: 库函数 tile() 如tile(A,n)就是将A重复n次 a = np.array([0, 1, 2]) np.tile(a, 2) array([0,

利用sklearn中的神经网络进行数字识别. 先简单搬运占坑,暂时用不到. import numpy as np #导入numpy工具包 from os import listdir #使用listdir模块,用于访问本地文件 from sklearn.neural_network import MLPClassifier def img2vector(fileName): retMat = np.zeros([1024],int) #定义返回的矩阵,大小为1*1024 fr = open(fi