本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别。内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一、kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习 ...
看完一节 机器学习实战 ,算是踏入ML的大门了吧 这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K 近邻算法: 作用原理 :存在一个样本数据集合 每个样本数据都存在标签。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似的分类标签。一般说来,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,最后 ...
2017-01-31 00:21 0 6808 推荐指数:
本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别。内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一、kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习 ...
目的:利用kNN识别数字0-9 材料:32*32的数字方阵(保存形式是文本文件) 这个程序很清晰,不做什么解释了。再看一下分类器是怎么实现的: 总结 kNN是一种最简单最有效的算法。但是kNN必须保留所有的数据集,如果训练数据集的很大,必须使用大量 ...
使用python3 学习sklearn中支持向量机api的使用 可以来到我的git下载源代码:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
MLP实现 调整参数比较性能结果 kNN比较 ...
我想大部分程序员的第一个程序应该都是“hello world”,在深度学习领域,这个“hello world”程序就是手写字体识别程序。 这次我们详细的分析下手写字体识别程序,从而可以对深度学习建立一个基本的概念。 1.初始化权重和偏置矩阵,构建神经网络的架构 import numpy ...
一. KNN原理: 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标,对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类。伪代码如下: 1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2)按照距离从小到大排序 3)选取与当前点距离最小的k个点 4)确定这k个点所在类别 ...
目的:改进约会网站配对效果 数据样本 下载地址 (百度网盘) 读取txt数据的代码 这段代码没有什么好解释的,注意一点 listFromLine[0:3] 表示的是0,1,2下标 ...
看了几天的BP神经网络,总算是对它有一点点的理解了。今天就用python搭建了一个模型来实现手写数字的识别。 一、BP神经网络简介 BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的一种神经网络。BP神经网络算法的基本思想是学习过程 ...