[Day - 9]機器學習實例2(K-近鄰算法實現手寫體數字識別-1) - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

第 11 屆 iThome 鐵人賽

DAY 9

Google Developers Machine Learning

Python + 機器學習/深度學習小筆記系列第 9 篇

[Day - 9]機器學習實例2(K-近鄰算法實現手寫體數字識別-1)

11th鐵人賽 knn 機器學習

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2019-09-10 23:35:54

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問題描述
手寫體數字識別

一樣透過機器學習的步驟

Step 1:數據準備
Scikit-learn自帶數據集
通過sklearn.datasets.load_digits()來加載
包含1797個樣本，每個樣本包括88像素的圖片和一個[0,9]整數的標籤
Step 2:算法選擇
K-近鄰算法(K-Nearest Neighbors)
K近鄰算法假設給定一個訓練數據集，其中的實例類別已定。分類時，對新的實例，根據其k個最近的訓練實例的類別，通過多數表決等方式進行預測
簡單說明就是近朱者赤，近墨者黑

下圖為圖例說明KNN

現有的三類訓練集數據，有一個新的樣本Xu，選取了距離最近的(預設參數設定k=5)個點