机器学习笔记 - 使用K最近邻算法进行手写识别

本文详细介绍了使用K最近邻(KNN)算法进行手写数字识别的过程,包括KNN的工作原理、如何用Python和scikit-learn实现、在MNIST数据集上的应用以及K值、距离度量方法和特征选择对算法性能的影响。通过调整这些参数,可以优化算法的分类准确率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在机器学习领域,K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)算法是一种常用的分类算法。它通过计算样本之间的距离,并根据最近邻居的标签来预测未知样本的类别。在本篇文章中,我们将使用K最近邻算法来进行手写识别。

手写识别是一个重要的问题,它在数字识别、自动化表单处理和图像处理等领域中有广泛的应用。我们将使用一个经典的手写数字数据集,即MNIST数据集,来训练和评估我们的KNN模型。

首先,我们需要导入必要的库和数据集。我们将使用Python编程语言和scikit-learn库来实现KNN算法。

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值