最后的识别结果如下图,这里手写数字4被错误地识别成了7。KNN算法对于手写数字识别的准确率还是很高的,但是深度学习的方法准确率更高一些。 CNN神经网络 1.网络结构 conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax 2.CNN的实现-手写数字识别 用视频文件做一个动态识别,效果如下图。 CNN识别的代码如...
每个二进制32*32图像如图所示。 二、数字分类算法 我们通过sklearn包提供的kNN算法直接实现,我需要制作好标签集,并且导入测试数据集。详细操作原理在代码中有注释说明。 # 手写数字分类 def handwritingClassTest(): # hwLabels是training数据集的标签 hwLabels = [] # 通过os的listdir()方法将所指定的文件夹内的...
新建一个KNN.py脚本文件,文件里面包含四个函数: 1)一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量, 2) 一个用来加载整个数据集, 3)一个实现kNN分类算法。 4) 最后就是实现加载、测试的函数。 1#!/usr/bin/python2#coding=utf-83###4#kNN: k Nearest Neighbors56#参数: inX: vector to compare ...
基于KNN算法实现手写数字识别 KNN算法是分类算法中最简单的一个算法了,关于这个算法的原理我就不做详细介绍了,这么简单的算法,究竟能不能用来准确的进行分类呢?其正确率又有多高呢? 带着一点怀疑,咱来进行这个实验,我们就用最简单的KNN算法来进行手写数字识别,编程语言是python 3。 首先讲一下思路,常规的机器学习...
1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(...
一、KNN算法介绍 KNN算法也叫K最邻近分类算法,是数据挖掘中最简单的算法之一,其原理可以简单概括为每个样本都可以被归类为K个最邻近样本中数量最多的那一类。 例如 当K=3时,图中绿色的圆被归类为红色的三角形 当K=5时,图中绿色的圆被归类为蓝色的矩形 ...
百度百科上的定义:K-近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)是分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。
4 knn数字识别2 06:34 5 knn数字识别3 09:35 6 knn数字识别4 05:43 7 knn数字识别5 08:51 8 knn数字识别6 06:05 9 knn数字识别7 09:36 10 knn数字识别8 08:40 11 knn数字识别9 05:26 12 knn数字识别10 08:38 13 cnn实现手写数字识别1 10:36 14 cnn实现手写数字识别2 09:50...
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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 。 网友大奸猫对knn的算法描述 ...
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个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 。 网友大奸猫对knn的算法描述 ...