tensorflow實(shí)現(xiàn)KNN識(shí)別MNIST
更新時(shí)間：2018年03月12日 14:15:19 作者：freedom098
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了tensorflow實(shí)現(xiàn)KNN識(shí)別MNIST，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
KNN算法算是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一了，這個(gè)算法最大的特點(diǎn)是沒(méi)有訓(xùn)練過(guò)程，是一種懶惰學(xué)習(xí)，這種結(jié)構(gòu)也可以在tensorflow實(shí)現(xiàn)。
KNN的最核心就是距離度量方式，官方例程給出的是L1范數(shù)的例子，我這里改成了L2范數(shù)，也就是我們常說(shuō)的歐幾里得距離度量，另外，雖然是叫KNN，意思是選取k個(gè)最接近的元素來(lái)投票產(chǎn)生分類，但是這里只是用了最近的那個(gè)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽作為預(yù)測(cè)值了。
__author__ = 'freedom'
import tensorflow as tf
import numpy as np
def loadMNIST():
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)
return mnist
def KNN(mnist):
train_x,train_y = mnist.train.next_batch(5000)
test_x,test_y = mnist.train.next_batch(200)
xtr = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
xte = tf.placeholder(tf.float32,[784])
distance = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.pow(tf.add(xtr,tf.neg(xte)),2),reduction_indices=1))
pred = tf.argmin(distance,0)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
right = 0
for i in range(200):
ansIndex = sess.run(pred,{xtr:train_x,xte:test_x[i,:]})
print 'prediction is ',np.argmax(train_y[ansIndex])
print 'true value is ',np.argmax(test_y[i])
if np.argmax(test_y[i]) == np.argmax(train_y[ansIndex]):
right += 1.0
accracy = right/200.0
print accracy
if __name__ == "__main__":
mnist = loadMNIST()
KNN(mnist)
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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