使用Python进行机器学习：手写数字识别（基于KNN算法）

介绍：

在这个例子中，我们将使用Python的scikit-learn库来实现一个简单的K-最近邻（KNN）算法，用于识别手写数字（使用MNIST数据集）。KNN是一种基本的分类和回归方法，其中输入由最近邻的k个训练样本的多数类决定。

代码示例：

python

from sklearn import datasets

from sklearn.model_"www.czchenyang.com"selection import train_test_split

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集

digits = datasets.load_"www.msmhw.com"digits()

X = digits.data

y = digits.target

# 划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器实例，设置邻居数为3

knn = KNeighborsClassifier(n_"www.xinnc.cn"neighbors=3)

# 训练模型

knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集

y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f'Accuracy: "www.runservice.com.cn"{accuracy:.2f}')

解析：

使用sklearn.datasets加载MNIST手写数字数据集。

数据集被划分为特征（X）和目标（y），即图像像素和对应的数字标签。

数据集被进一步划分为训练集和测试集。

创建一个KNN分类器实例，并设置邻居数为3。

使用训练集数据训练模型。

使用测试集数据进行预测，并计算预测的准确率。