3、图像数字识别：从基础到验证

图像数字识别：从基础到验证

1. 机器学习中的距离函数

在机器学习里，距离函数是个关键概念。我们可以通过对图像像素差异求和，用一个数字来概括两张图像的差异程度。相似图像的这个数字小，不相似的则大，这就定义了图像间的“距离”。两张完全相同的图像距离为 0，像素差异越大，距离越大。

不过，这种相似度衡量方法有局限性。比如，将一张图像向左平移一个像素，尽管本质上图像相同，但逐像素计算的距离可能会很大。

距离函数在机器学习中很重要，多数模型都会以某种形式用到它。它能把复杂的图像转化为一个数字，让算法可以据此判断图像是否相似。但这样做也有风险，可能会丢失一些图像的细微特征。

距离函数在机器学习中也常被称为成本函数，只是看待问题的角度不同。例如预测一个数字时，预测误差就是一种距离，误差大意味着“成本高”，优化模型就是降低成本。

2. 从简单方法入手

我们先别过度思考和设计，采用简单易行的方法，后续再进行优化。当要识别图像代表的数字时，我们可以在 50,000 个训练样本库中寻找最相似的图像，然后预测这个图像代表的数字。

算法步骤如下：
1. 计算待识别图像（“Unknown”）与每个训练样本的总差异。
2. 找出差异最小的训练样本（“Closest”）。
3. 预测“Unknown”和“Closest”代表相同的数字。

3. 第一个模型：C# 版本

3.1 数据集组织

首先需要数据，从 http://1drv.ms/