一、准备工作1.安装tqdmTqdm是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在Python长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器tqdm(iterator)。可以在命令行使用pip命令安装，也可以在pycharm中安装，按图中步骤，点一下cuda库，然后在搜索框搜索tqdm直接点击install即可。安装好之后测试一下：importtimefromtqdmimporttqdm

Bertopic主题模型原理详解–潘登同学的NLP笔记文章目录Bertopic主题模型原理详解--潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent(构建K近邻图

一、说明MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“helloworld”数据集。自1999年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为分类算法基准测试的基础。随着新的机器学习技术的出现，MNIST仍然是研究人员和学习者的可靠资源。最终目标是从数万张手写图像的数据集中正确识别数字。图片来源：维基百科我们现在将尝试从头开始使用KNN（K最近邻）算法对数字进行分类。在此之前，我

我们将从卷积神经网络的基本原理开始，介绍卷积层、池化层和全连接层等概念，然后使用Python和Keras库实现一个手写数字识别的例子。

安装Anaconda下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安装完成后，在CMD窗口输入conda--help查看是否安装成功使用conda创建环境condacreate--nametfpython3.7condaactivatetf在tf环境中安装TensorFlowpipinstalltensorflow在pycha

目录基本描述模型假设模型原理程序设计小结基本描述机器学习中的K近邻算法（K-NearestNeighbors）是一种简单而实用的分类和回归方法。

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外

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作为深度学习小白，我想把自己学习的过程记录下来，作为实践部分，我会写一个通用框架，并会不断完善这个框架，作为自己的入门学习。因此略过环境搭建和基础知识的步骤，直接从代码实战开始。一.下载数据集并加载在这里使用MINST开源数字识别数据集。首先导入必要的库，设置训练的设备（gpu或cpu），设置训练的轮次（epoch），然后设置数据集train_data、test_data，并使用torchvisi

一、前提知识点：1、参考Linux命令大全：http://man.linuxde.net/wget命令wget：用来从指定的URL下载文件；wget非常稳定，它在带宽很窄的情况下和不稳定网络中有很强的适应性，如果是由于网络的原因下载失败，wget会不断的尝试，直到整个文件下载完毕。如果是服务器打断下载过程，它会再次联到服务器上从停止的地方继续下载。这对从那些限定了链接时间的服务器上下载大文件非常有

本文为小白入门Pytorch内部限免文章本文为小白入门Pytorch中的学习记录博客参考文章：【小白入门Pytorch】mnist手写数字识别原作者：K同学啊目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3

算法1.K近邻算法机器学习--K-近邻算法(KNN)_k近邻-CSDN博客2.数据库样本:CIFAR-10CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）_cifar10数据集-CSDN

K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之K-Means++2.2距离优化之elkanK-Means三、优缺点1、优点2、缺点前言学完K近邻算法

一、项目介绍手写数字识别增强版。

https://edu.csdn.net/course/play/8211/168728第一章：深度学习必备基础知识点01.深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10

这门课主要介绍了数据的一些相关定义，以及一些相关的模型，例如：k近邻、贝叶斯、决策树等等的算法。我们平常做实验都是利用鸢尾花的数据集，他是个有标签的数据集，

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/Nb93582M_5usednAKp_Jtw)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**>-**文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45

在利用Tensorflow学习深度学习的过程中，相信很多人第一次写的代码就是利用mnist数据集进行手写数字识别。

1、导包2、下载并加载数据集3、可以先来看看数据集中的手写数字到底是什么样的4、定义模型5、定义测试准确率tensor及其他数据6、开启session，迭代训练并验证准确率7、运行查看结果8、完整代码手写数字识别在

机器学习课程教学案例—手写数字识别系统开发摘要：面对机器学习复杂的技术性课程，细化教学目标、贯穿案例驱动的教学方法、强化实践教学应该是最有效的教学方法。

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。

我们将涵盖多种模型，包括保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

声明：1、本文仅为学习笔记，不得商用2、文中所引文献，已在参考资料中说明，但部分来源于网络，出处无可考究，如果文中引用了您的原创，请您私信我3、如果内容有错误或者不准确的地方请大家指正k近邻算法简述k近邻模型模型距离度量

机器学习方法之k近邻方法的综述前言k近邻方法的相关综述最近邻方法k近邻方法加权k近邻方法kknn程序包的介绍前言本篇博客的目的是想用最简单的话讲清楚k近邻方法，欢迎大家在评论区提出你们的看法，你们的批评是我前进的动力

K近邻算法1.K近邻算法简介2.K近邻算法常见距离度量2.1欧氏距离（EuclideanDistance）2.2曼哈顿距离（ManhattanDistance）2.3切比雪夫距离（ChebyshevDistance

4-6网格搜索与k近邻算法中更多超参数Notbook示例Notbook源码[1]importnumpyasnpfromsklearnimportdatasets[2]digits=datasets.load_digits

#K近邻算法#导入相关库文件importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#importpandasaspdfromsklearnimportneighbors,

DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树DecisionTree决策归纳树算法属性选择度量信息增益ID3增益率C45GiniIndex指标CART过拟合Overfitting问题由决策树提取分类规则K近邻算法

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梯度下降6、参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法

第一套一．单项选择机器学习把数据集分成训练集和（B）A.分析集B.测试集C.导入集D.备用集2.以下属于解决模型欠拟合的方法是©A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、正则化3.K近邻算法是

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《深度学习简述》，相信大家对深度学习都有一个基本的认识。下面我讲一下：深度学习实战：用Keras搭建深度学习

决策树和K近邻分类机器学习介绍假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序利用经验E在任务T上获得了性能改善，则我们就说关于T和P,该程序对E进行了学习。

SVMAdaboostBagging完整代码Iimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportmatplotlib.pyplotasplt#超参数batch_size=64num

函数首先创建一个KDTreeFlann对象，这是用于在点云数据中执行k近邻搜索的算法。然后，它创建了一个与原始点云数据相同的数组（points_copy）以及一个到原始点云的引用（points）。

手写数字识别，计算机视觉领域的HelloWorld利用MNIST数据集，55000训练集，5000验证集。

K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。

K近邻算法的直观解释就是给定一个已知样本分类的训练数据集，当有新样本输入时，在训练集中找到K个和新样本距离最近的的训练样本，这K个训练样

构建学习机器学习的第一个模型：k近邻算法#!

k近邻算法（k-NearestNeighbors,k-NN）是一种常用的分类和回归算法。它基于一个简单的假设：如果一个样本的k个最近邻居中大多数属于某一类别，那么该样本也很可能属于这个类别。

KNN手写数字识别实战大纲1.算法背景2.sklearn接口API3.手写数字识别实战算法背景KNN(K-NearestNeighbor):算法核心为：“近朱者赤，近墨者黑”。

文章目录方法思想及实现原理knn算法BP神经网络数据集描述实验结果knn算法结果BP算法结果方法思想及实现原理knn算法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。BP神经网络BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

实验四手写数字识别的神经网络算法设计与实现一、实验目的通过学习BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。

理论基础手写数字识别的本质是把手写数字灰度图片的256个特征作为预测变量，利用这256个特征判断这张图片写的是什么数字，即把该图片归入0、1、2…9这总共十个类中。

今天我们来分享第二个深度学习案例：手写数字识别。

算法思想和实现原理数据集描述实验运行环境描述不同方法对MNIST数据集分类识别结果分析(不同方法识别对比率表及结果分析)III、实验结果分析（30分）IV、代码实现（50分）V、小组分工及贡献比用PyTorch实现MNIST手写数字识别

layout:posttitle:深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第三章手写数字识别tags:[Machinelearning,Reading]第三章神经网络3.6手写数字识别上一个

章节目录k近邻学习低纬嵌入主成分分析核化线性降维流形学习度量学习知识点1.懒惰学习（lazylearning）：此类学习技术在训练阶段仅仅是把样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理。