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,…

邻近算法 或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. 关于K最近邻算法,非常好的一篇文章:KNN算法理解 写在前面的:Python2.7 数据iris: http://pan.baidu.com/s/1bHuQ0A   测试数据集: iris的第1行数据: 训练数据: iris的2到150行数据 #coding:utf-8 import pand…

上篇文章简要介绍了k-近邻算法的算法原理以及一个简单的例子,今天再向大家介绍一个简单的应用,因为使用的原理大体差不多,就没有没有过多的解释. 为了具有说明性,把手写数字的图像转换为txt文件,如下图所示(三个图分别为5.6.8): 要使用k-近邻算法,需要有足够的样本数据和测试数据,我放到了两个文件夹里(trainingDigits和testDigits),可以在这里(http://pan.baidu.com/s/1i3osO7N)下载使用 这里,每个数字有32X32个0或1,可以认为是一个维度…

1 KNN 算法 knn,k-NearestNeighbor,即寻找与点最近的k个点. 2 KNN numpy实现 效果: k=1 k=2 3 numpy 广播,聚合操作. 这里求距离函数,求某点和集合中所有点的距离 def getDistance(points): return np.sum((points[:,np.newaxis,:]-points[np.newaxis,:,:])**2,axis=-1) points[:,np.newaxis,:]-points[np.newaxis,:…

二.Python实现 对于机器学习而已,Python需要额外安装三件宝,分别是Numpy,scipy和Matplotlib.前两者用于数值计算,后者用于画图.安装很简单,直接到各自的官网下载回来安装即可.安装程序会自动搜索我们的python版本和目录,然后安装到python支持的搜索路径下.反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了. 另外,如果我们需要添加我们的脚本目录进Python的目录(这样Python的命令行就可以直接import),可以在系统环境变量中添加:PYTHONPATH…

首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x): r…

K近邻算法概述优点:精度高.对异常数据不敏感.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:数值型和标称型工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K各最相似的数据,这就是k——近邻算法k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择…

图像识别涉及的理论:傅里叶变换,图形形态学,滤波,矩阵变换等等. Tesseract的出现为了解决在没有这些复杂的理论基础,快速识别图像的框架. 准备: 1.样本图像学习,预处理 (平均每1个元素出现20次) 2.学习,初步识别 3.校正学习库 测试: 1.待识别图像,预处理 2.根据学习库 识别 例子1:图片反色 private static void Reverse(string fileName,string outName) { using (var pic = Image.FromFi…

声明:本文章为阅读书籍<Python神经网络编程>而来,代码与书中略有差异,书籍封面: 源码 若要本地运行,请更改源码中图片与数据集的位置,环境为 Python3.6x. 1 import numpy as np 2 import scipy.special as ss 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import imageio as im 5 import glob as gl 6 7 8 class NeuralNetwork: 9 # initi…

1. 导入需要的库 from sklearn.datasets import fetch_openml import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score 2. 设置随机种子,以获得可复现的结果. np.random.seed(42) 3. 获取mnist数据集,并将数据集标签 由字符型转换为整数型 1 np.random.…