StupidMachine: Python中的KNN算法——利用Scikit Learn识别手写数字

简介：
本文介绍了如何使用Python的Scikit-Learn库实现KNN算法，并应用于MNIST手写数字数据集的分类问题。通过简单易懂的方式，帮助读者理解并实践机器学习的基础应用。 机器似乎不懂得如何阅读，所以我们需要教它怎样去做。更具体地说，在这个教程里我们会使用Python来识别手写的数字，并且会用到MNIST数据集、Scikit Learn以及K最近邻算法。 对于本教程来说，你需要在你的计算机上安装以下软件：麻木熊猫（NumPy）、Scikit 学习 (scikit-learn) 、西比（SciPy）和马特普劳利布（Matplotlib）。如果你已经装了pip的话，在命令行界面中输入下面的指令来安装这些库： ``` sudo pip install numpy pandas scikit-learn scipy matplotlib ``` 在本教程的第一部分，我们将了解数据集及其结构，并探讨计算机如何处理它。此外，我们还将介绍所选算法——K最近邻（K Nearest Neighbor）。 第二部分中，我们会启动并运行你的依赖项、导入数据集然后开始编码。我们会用不同大小的数据来训练算法，并观察它的成功率是如何变化的。