KNN算法是机器学习里面比较简单的一个分类算法了，整体思想比较简单：计算一个点A与其他所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的，则点A属于该分类。 这次我就打算用knn来实现物品的推荐，还记得前面写的用协同过滤来做商品推荐吗？是不是和knn的实现有点一样呢，都是计算每个实体的与其他实体
一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：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。 &nbs
# MNIST Digit Prediction with k-Nearest Neighbors
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# This script will load the MNIST data, and split
# it into test/train and perform prediction
原创
2023-05-30 17:23:04
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KNN是机器学习里面的入门基础算法之一，但是它的普适性很强，对于新的问题，把KNN拿出来缝缝补补改改它又能战斗了，所以可以把它当做算法检测标杆KNN思想（人类的比较思维）：要判断一个未知的事物，可以找一个我们知道并且与之最相似的事物，我们就认为它俩是同一种事物。那么具体落到计算机上要怎么实现呢？其最主要的就是要模拟找相似的过程，对于输入的一个向量，可以考虑衡量它与已知数据的距离，如果距离值越小，就
应用场景 对于简单的数字型验证码的自动识别。前期已经完成的工作是通过切割将验证码图片切割成一个一个的单个数字的图片，并按照对应的数字表征类别进行分类（即哪些图片表示数字7，哪些表示8），将各种数字的图片转换成32×32的二值矩阵，并存放在.txt中，每一种数字表示所对应的.txt的文件名为：“数字类标号_序号.txt”。取一部分这样的.txt作为已知样本集，另一部分作为验证集。使用最邻近算法KN
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2024-10-23 09:40:15
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文章目录一、KNN算法1、算法简介2、基本思想3、应用领域4、算法流程5、欧式距离6、采用并行计算的原因二、MNIST数据集1、基本介绍2、下载方式py input_data模块手动下载二、C语言代码实现存储数据集元素的定义数据集读入(分为图像数据集、标签数据集）欧式距离计算比较函数程序最终实现三、CUDA代码实现 一、KNN算法1、算法简介KNN算法(K-Nearest Neighbor al
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2024-07-31 14:27:45
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KNN最近邻法的基本思想：一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个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。 步骤：对测试集中的每个样本依次与训练集中的所有样本进行欧氏距离的计算 如原数组距离为 [0.3,，0.5，0.2，0.1，0.4，0.3，0.1]；将所有距离进行从小到大排序（ [0.1，0.1，0.2，0.3，0.3，0.4，0.5]），并找出每个距离在排序之前的原
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2024-04-25 14:49:18
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背景：MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，National Institute of Standardsand Technology (NIST).数据集由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局(the Census Bureau)的工作人员其中，训练集55000验证集5000 测试集10000。MNIST 数据集可在 http://y
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2023-12-24 10:08:38
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实验（二）代码段：# 实验环境：MindSpore-python3.7-aarch64
import os
# os.environ['DEVICE_ID'] = '0'
import mindspore as ms
import mindspore.context as context
import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C
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2023-12-07 13:31:37
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一、下载推荐网盘下载，不用代码下载。不然太慢。MNIST数据集包含四个压缩包，后两个是用于训练（分为images和labels），前两个用于测试（同样分为images和labels）。其中内容是不可读的：如。其中，训练样本总共有60000个，包括55000用于训练，5000用于验证。对应得，有60000个标签（0-9）；测试样本有10000个。二、读取数据集的像素值1、使用python读取二进制文
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2023-10-18 19:42:21
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(一)作业题目： 原生python实现knn分类算法(使用鸢尾花数据集) 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，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依
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2023-12-27 17:37:59
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机器学习的定义是：通过对大量的数据分析 ，来生成 一个模型 （或者一个函数 ，通过对大量的数据求出**F（x）**的过程），利用模型来预测结果解决问题库，通过预测的结果来调整 模型， 是一个循环的过程。 这个过程其实有点像学生的学习，学生通过做某一类题来训练自己解决这一类问题的模型，然后利用解题模型来解决问题，有问题的结果来调整自己的解决问题的模型。机器学习分为有监督与无监督的学习 有监督的学习是
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2024-06-29 08:01:57
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一.KNN简介 1.KNN算法也称为K邻近算法，是数据挖掘分类技术之一。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。 2.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 K
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2023-06-27 10:36:12
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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。&n
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2023-06-29 23:22:10
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KNN简介来自百度百科 以及 mlapp 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。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻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，并具有这个类别上样本的特性。该方法
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2023-12-06 16:07:33
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现在越来越多的网站或服务增加了 HTTPS 证书，苹果 AppStore、微信小程序等也已强制要求开发者需提供 HTTPS 的后端接口。在阿里云 / 腾讯云上有一年期的免费赛门铁克 SSL 证书可供尝鲜，但续用则需要付费。Let's Encrypt 作为一个公共且免费 SSL 的项目逐渐被广大用户传播和使用，是由 Mozilla、Cisco、Akamai、IdenTrust、EFF 等组织人员发起
python读取mnist其实就是python怎么读取binnary filemnist的结构如下，选取train-imagesTRAINING SET IMAGE FILE (train-images-idx3-ubyte):[offset] [type] [value] [description...
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2015-06-15 21:49:00
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# 使用Python和Keras进行手写数字识别
在机器学习领域中，手写数字识别是一个经典的问题。通过训练模型，使其能够准确地识别手写数字，这在很多领域都有着重要的应用，比如银行支票的自动识别、手写数字的转换等等。在本文中，我们将使用Python中的Keras库来实现一个简单的手写数字识别模型，并利用MNIST数据集进行训练和测试。
## 什么是MNIST数据集
MNIST数据集是一个包含了
原创
2024-05-01 05:24:42
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# Python 显示 MNIST 数据集解析
## 1. 引言
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是一个经典的手写体数字识别数据集，广泛用于机器学习和计算机视觉的研究与应用。它包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，表示的数字从0到9。本文将介绍如何使
构建您的完全可配置接口，以在10分钟内使用Python创建类似MNIST的数据集逐步使用用户友好的python界面，以从JSON配置文件(带有代码)写入数据集 对于个人项目，也许是论文(手指交叉)，我需要创建类似MNIST的数据集。我认为这可能对其他人有用。因此，我将解释如何使用Python 编写此接口的代码。(github仓库)本文的目的是能够尽可能灵活和快速地设计自己的界面。该界面
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2024-08-09 13:32:16
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