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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 import KNeighborsClassifier
机器学习算法（二十四）：最近邻算法 KNN(k-nearest neighbor)
目录 1 基于实例的学习 2k-最近邻法 2.1 算法概述 2.2kNN算法的一般流程 2.3距离公式 2.4k值的选择 2.5KNN特点 2.5.1特点 2.5.2KNN算法的优势和劣势 3距离加权最近邻算法 k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 1 基于实例的学习 已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 每当学习器遇...
算法基础：k最近邻算法
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~ 了解过机器学习这个概念，一定知道有一种名为k最近邻的算法，简称KNN。 对于k最近邻算法的定义，百度百科是这样给出的：K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)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...
K 最近邻 （KNN） 算法
对于回归任务，该算法计算 K 个最近邻的值 y 的平均值或加权平均值，并将其分配为 x 的预测值。然后，数据点的类或值由 K 个邻居的多数票或平均值确定。– 根据 KNN 算法的工作原理，它将所有数据存储在内存存储中，因此每当添加新示例或数据点时，算法都会根据该新示例进行自我调整，并对未来的预测做出贡献。K 最近邻 （KNN） 算法根据相似性原理运行，它通过考虑训练数据集中 K 个最近邻的标签或值来预测新数据点的标签或值。在回归问题中，类标签是通过取 K 个最近邻的目标值的平均值来计算的。
KNN（K最近邻算法）的详细介绍
KNN（最近邻算法）的最详细介绍一、KNN算法的基本介绍二、KNN算法的基本思想三、基于sklearn实现KNN（基于iris数据）四、非基于sklearn实现KNN（基于iris数据）五、KNN模型中的参数调节1.什么是决策边界，如何寻找KNN的决策边界？（1）线性模型和非线性模型（2）如何寻找KNN的决策边界2.交叉验证(cross validation)——确定K值（1）留出验证集（2）k值...
KNN（K最近邻）分类算法个人总结
最近刚刚开始入门机器学习，打算把学过的东西做一个总结，以便日后的查阅。本人还属于小白阶段，这篇总结难免会出现错误，新手上路，请大佬多多指教。 KNN定义 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)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...
【机器学习】有监督学习算法之：K最近邻
K最近邻算法，不得不会。
【算法底座研究室】机器学习基础算法 (六)-k 最近邻算法（k-Nearest Neighbors, k-NN）
k-最近邻算法因其简单易懂、无需假设数据分布等优点，成为分类与回归任务中的经典算法之一。尽管其计算复杂度较高，但通过选择合适的 k 值和优化模型参数，可以在许多实际问题中获得良好的性能。希望本文的介绍能够帮助你更好地理解 k-NN 算法，并且能够在实际项目中应用它。如果你对机器学习和人工智能有兴趣，接下来的学习之旅中，你将会遇到更多值得探索的技术与方法。
Scratch离线版部署指南：解决资源缺失与页面显示异常问题
本文提供了一份详尽的Scratch离线版部署指南，旨在解决网络依赖导致的资源缺失与页面显示异常问题。通过从基础文件获取、自动化资源抓取到生产环境部署的完整流程，帮助教育工作者和开发者在无网络环境下搭建功能完整的本地Scratch编辑器，确保编程教学的顺利进行。
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便携式水下动态实时视频色彩还原，一键快速对水下图像进行色彩校正，清晰度提升和亮度均衡处理，为水下资源勘探和科学考古，海洋生态环境监测，水下机器作业等应用提供有力的协助
Kriging代理模型理论相关推导
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【ESP32实战】SPI驱动ILI9341屏幕：从基础绘图到汉字显示
本文详细介绍了如何使用ESP32通过SPI驱动ILI9341屏幕，从基础连接、SPI初始化到实现基础绘图、数字显示及汉字显示的全过程。文章包含实用的代码示例和优化技巧，帮助开发者快速掌握屏幕驱动技术，提升显示性能。特别针对常见问题如花屏、刷新率等提供了解决方案。
浅析MOS管导通过程及RC吸收电路设计要点
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EPS+ArcGIS+CASS三剑客：等高线裁剪的完整工作流与避坑指南
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
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