由于KNN的计算量太大,还没有使用KD-tree进行优化,所以对于60000训练集,10000测试集的数据计算比较慢.这里只是想测试观察一下KNN的效果而已,不调参. K选择之前看过貌似最好不要超过20,因此,此处选择了K=10,距离为欧式距离.如果需要改进,可以再调整K来选择最好的成绩. 先跑了一遍不经过scale的,也就是直接使用像素灰度值来计算欧式距离进行比较.发现开始基本稳定在95%的正确率上,吓了一跳.因为本来觉得KNN算是没有怎么“学习”的机器学习算法了,猜测它的特点可能会是在任何情…

使用libsvm对MNIST数据集进行实验 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的…

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老…

首先引入需要的包 %matplotlib inline import numpy as np import scipy as sp import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import sys import os path = os.path.abspath('..') if not path in sys.path: sys.path.append(path) 载入数据集,使数据中心化(减去平均值) from dataset.cl…

使用的Decision Tree中,对MNIST中的灰度值进行了0/1处理,方便来进行分类和计算熵. 使用较少的测试数据测试了在对灰度值进行多分类的情况下,分类结果的正确率如何.实验结果如下. #Test change pixel data into more categories than 0/1:#int(pixel)/50: 37%#int(pixel)/64: 45.9%#int(pixel)/96: 52.3%#int(pixel)/128: 62.48%#int(pixel)/152…

代码 https://github.com/s055523/MNISTTensorFlowSharp 数据的获得 数据可以由http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载.之后,储存在trainDir中,下次就不需要下载了. /// <summary> /// 如果文件不存在就去下载 /// </summary> /// <param name="urlBase">下载地址</param> /// <para…

机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包.TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述.本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍. 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念,然后实现一些基本操作例如数字相加等运算.然后,实现求两个点(x1,y1)和(x2,y2)的距离.最后,通过这些前置基础和一些C#代码,实现使用KNN方法识别MNIST手写数字集合(前半部分).阅读本文绝对不需要任何机器学习基础,因为我现在…

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错…

一.数据 获取数据 import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original") sklearn 的 datasets 中,一个特有的方法:fetch_mldata,使用此方法可以直接从一个官方网站中下载各种机器学习数据: 格式:datas = fetch_mldata("字符串"): 查看数据 mnist # 输出: {'COL…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…