1. 距离计算,不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离,而是通过对于指定样本进行广播(复制)成为一个shape和全局一致后,再进行整体计算,这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的: 2. numpy的排序函数argsort,这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序:对于一维数组,正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x):如果是逆序则是np.argsort(-x):类似的对于二维数组,需要指定一下axis,如果0代表按照列进行排序,axis=1代表按照行进行排序: 3. 对于…

实战一:kNN手写识别系统 本文将一步步地构造使用K-近邻分类器的手写识别系统.由于能力有限,这里构造的系统只能识别0-9.需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:32像素*32像素的黑白图像. 当前使用文本格式存储图像,即使不能有效的利用空间,但是为了方便理解,还是将图像转换成文本格式. 示例:使用k-近邻算法的手写识别系统 (1)收集数据:提供文本文件. (2)处理数据:编写img2vector()函数,将图像格式转换成分类器使用的向量格式. (3)分析数据:在Pyt…

原理解析 KNN-全称K-Nearest Neighbor,最近邻算法,可以做分类任务,也可以做回归任务,KNN是一种简单的机器学习方法,它没有传统意义上训练和学习过程,实现流程如下: 1.在训练数据集中,找到和需要预测样本最近邻的K个实例: 2.分别统计这K个实例所属的类别,最多的那个类别就是样本预测的类别(多数表决法): 对于回归任务而言,则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法): 因此,该算法的几个重点在于: 1.K值的选取,K值的不同直接会导致最终结果的不同: 选择较小的k值,就相当…

数据集 数据集下载MNIST 首先读取数据集, 并打印相关信息 包括 图像的数量, 形状 像素的最大, 最小值 以及看一下第一张图片 path = 'MNIST/mnist.npz' with np.load(path, allow_pickle=True) as f: x_train, y_train = f['x_train'], f['y_train'] x_test, y_test = f['x_test'], f['y_test'] print(f'dataset info: shap…

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T…

人工智能是当下很热门的话题,手写识别是一个典型的应用.为了进一步了解这个领域,我阅读了大量的论文,并借助opencv完成了对28x28的数字图片(预处理后的二值图像)的识别任务. 预处理一张图片: 首先采用opencv读取图片的构造函数读取灰度的图片,再采用大津法求出图片的二值化的阈值,并且将图片二值化. int otsu(const IplImage* src_image) { double sum = 0.0; double w0 = 0.0; double w1 = 0.0; double…

一.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. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,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. 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 1,data_Prepare.py…

摘要 本程序主要参照论文,<基于OpenCV的脱机手写字符识别技术>实现了,对于手写阿拉伯数字的识别工作.识别工作分为三大步骤:预处理,特征提取,分类识别.预处理过程主要找到图像的ROI部分子图像并进行大小的归一化处理,特征提取将图像转化为特征向量,分类识别采用k-近邻分类方法进行分类处理,最后根据分类结果完成识别工作. 程序采用Microsoft Visual Studio 2010与OpenCV2.4.4在Windows 7-64位旗舰版系统下开发完成.并在Windows xp-32位系统…

文章目录 加载package read data PCA 降维探索 选择50维度, 拆分数据为训练集,测试机 KNN PCA降维和K值筛选 分析k & 维度 vs 精度 预测 生成提交文件 本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别,训练数据共有42000行,每行代表一幅数字图片,共有784列(一副数字图像是28*28像素,将一副图像展开为一行即784),更多关于Digit Recognizer项目的介绍https://www.kaggle.com/c/digit-recogniz…

1 MNIST数据集 MNIST数据集主要由一些手写数字的图片和相应的标签组成,图片一共有10类,分别对应从0-9,共10个阿拉伯数字.原始的MNIST数据库一共包含下面4个文件,见下表. 训练图像一共有60000张,供研究人员训练出合适的模型.测试图像一共有10000张,供研究人员测试训练的模型的性能. 2 Softmax 回归 Softmax回归是一个线性的多类分类模型,实际上它是直接从Logistic回归模型转化而来的.区别在于Logistic 回归模型为两类分类模型,而Softmax 模…