Kaggle：Digit Recognizer (kNN手写数字识别）
1.KNN
K-NN全称K-Nearest Neighbor，直译就是K近邻算法。是机器学习最简单的算法之一，算法思想很简单，给定一个输入，在训练数据集中找出距离最近的K个值，然后进行投票统计，高票者胜出。当K=1时，算法又叫做最近邻算法，即找出与输入向量最近的向量的标记作为输出。最近邻在训练集上总是会有最好的结果，因此可能会带来过拟合的问题。
K-NN算法简单，但也有一些弊端，比如需要输入两个超参，一是距离的度量，我们可以使用欧氏距离，也可以使用向量夹角的余弦作为度量，不同的距离设置肯定会造成结果的不同。二是k值得选择，不同的k值必然会导致结果的不同。而这两个参数需要人工设置，一种简单的办法就是，尝试不同的超参，然后在数据集上进行测试，选择一种效果最好的。我尝试了一种AdaBoost加上KNN的方法来进行计算，即先计算出不同k值的运算结果，然后再根据不同k值得正确率分配给每个分类器一定的权值，然后将权值进行加权统计，选出最可能的值。
K-NN算法在手写数字上能够有不错的效果，但还有一个问题需要指出，K-NN是一种懒惰学习算法，即在训练的时候只需要将数据进行存储即可，但是测试的时候需要对整个数据集进行运算。这样的结果显而易见。实时性差。对于这个Kaggle竞赛，42000个训练集，以及28000个测试集，7700K单核运算一次测试集的时间大概在半小时左右。勉强能够实现单个数字的实时识别。
2.Digital Recognizer
数据集在Kaggle网站可以下载，相关python环境可以使用Anaconda进行一键配置。
第一步我们先读入数据集
#read csv
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
train = pd.read_csv('train.csv')
test = pd.read_csv('test.csv')
submission = pd.read_csv('sample_submission.csv')#读入这个的原因是我懒
第二步我们就将数据集进行切割，将标签和数据分割开来
# save the labels to a Pandas series target
target = train[['label']]
# Drop the label feature
train_set = train.drop("label",axis=1)第三步是调用了sklearn中的方法，生成kNN的对象，然后传入训练集进行训练
kNN = 1
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors = kNN)
neigh.fit(train_set, target.values.ravel())[m1, n1] = submission.shape
for i in range(0, m1):
predict = neigh.predict(test.loc[i].values.reshape(1, -1))
submission[m1,1] = predict
submission.to_csv('submission_kNN_'+str(kNN)+'.csv', index=False) 这里我做了一个测试当k=1时在测试集上的正确率大约有97%，当k在2到11时，正确率反而都要低一些，在96%上下波动。
这个地方证明了一个问题，当k=1时确实可能出现过拟合的情况，但是数据集有大约42000个，还是比较大，确实说明数据集的增加是能够降低过拟合的问题。有兴趣可以写一个训练集只有小部分的情况再进行测试。
然后我考虑用多个k值得到的结果进行合并，将每个k值得分类器看做adaBoost中的一个小分类器，然后将多个分类器组合成一个大的分类器。但是结果正确率还是只有百分之96%，这个地方我有一个假设，就是当Adaboost方法中的子分类器的效果都比较好的时候，再累加各个分类器估计效果并不会优化太多，应该会趋向于所有子分类器的平均期望。这个应该可以从概率论上证明，这是我的一个猜想，有时间再思考一下这个问题。
总结一下这一次经历。用k-NN做手写识别确实能做，效果也还不错，但是速度会比较慢，比较依赖数据，也让我真切体会到了数据的宝贵，用了比较好的数据集，即使用一些比较简单的算法也能轻松的发现数据中的规律。考虑以后把神经网络看完，用神经网络或者学习中学到的别的方法，再做一次这个项目。