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基于Python实现 KNN 算法和 Decision Trees 算法
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2020-12-20
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(⼀) 在 jupyter notebook 中,实现 KNN 算法和 Decision Trees 算法,要求有完整的注释 (⼆) ⼿手写数字识别 样本中包含1797个⼿手写数字灰度图像,每个图像⼤大⼩小为8*8,可使⽤用 numpy.load('filename.npy') 进 ⾏行行载⼊入 使⽤用留留出法拆分训练集与测试集,留留出10%作为测试集。训练KNN模型,搜索最佳的超参数k和n的取值,提 升识别准确度
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KNN_Decision Trees算法 .zip (8个子文件)
KNN_classify.py 2KB
KNN_classify.ipynb 3KB
model_selection.py 559B
digits_lable.npy 14KB
digits_images.npy 899KB
使用KNN识别并调参.py 644B
Decision_tree.py 3KB
Decision_tree.ipynb 5KB
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