本文主要是用kNN算法對字母圖片進行特征提取,分類識別。內容如下: kNN算法及相關Python模塊介紹 對字母圖片進行特征提取 kNN算法實現 kNN算法分析 一、kNN算法介紹 K近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是機器學習 ...
看完一節 機器學習實戰 ,算是踏入ML的大門了吧 這里就詳細講一下一個demo:使用kNN算法實現手寫字體的簡單識別 kNN 先簡單介紹一下kNN,就是所謂的K 近鄰算法: 作用原理 :存在一個樣本數據集合 每個樣本數據都存在標簽。輸入沒有標簽的新數據后,將新數據的每個特征與樣本集數據的對應特征進行比較,然后算法提取樣本集中最相似的分類標簽。一般說來,我們只選擇樣本數據集中前k個最相似的數據,最后 ...
2017-01-31 00:21 0 6808 推薦指數:
本文主要是用kNN算法對字母圖片進行特征提取,分類識別。內容如下: kNN算法及相關Python模塊介紹 對字母圖片進行特征提取 kNN算法實現 kNN算法分析 一、kNN算法介紹 K近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是機器學習 ...
目的:利用kNN識別數字0-9 材料:32*32的數字方陣(保存形式是文本文件) 這個程序很清晰,不做什么解釋了。再看一下分類器是怎么實現的: 總結 kNN是一種最簡單最有效的算法。但是kNN必須保留所有的數據集,如果訓練數據集的很大,必須使用大量 ...
使用python3 學習sklearn中支持向量機api的使用 可以來到我的git下載源代碼:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
MLP實現 調整參數比較性能結果 kNN比較 ...
我想大部分程序員的第一個程序應該都是“hello world”,在深度學習領域,這個“hello world”程序就是手寫字體識別程序。 這次我們詳細的分析下手寫字體識別程序,從而可以對深度學習建立一個基本的概念。 1.初始化權重和偏置矩陣,構建神經網絡的架構 import numpy ...
一. KNN原理: 1. 有監督的學習 根據已知事例及其類標,對新的實例按照離他最近的K的鄰居中出現頻率最高的類別進行分類。偽代碼如下: 1)計算已知類別數據集中的點與當前點之間的距離 2)按照距離從小到大排序 3)選取與當前點距離最小的k個點 4)確定這k個點所在類別 ...
目的:改進約會網站配對效果 數據樣本 下載地址 (百度網盤) 讀取txt數據的代碼 這段代碼沒有什么好解釋的,注意一點 listFromLine[0:3] 表示的是0,1,2下標 ...
看了幾天的BP神經網絡,總算是對它有一點點的理解了。今天就用python搭建了一個模型來實現手寫數字的識別。 一、BP神經網絡簡介 BP(back propagation)神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的一種神經網絡。BP神經網絡算法的基本思想是學習過程 ...