這本書我老師說很好，讓我買來看看，結果一學期過去了，emmmm,不是我的問題，是這本書沒有資料，沒有源**（強行甩鍋），咳咳，跑遠了，這本書的資料集我我到網上看到了，它的資料集格式是這樣的
allsamples有兩個字段，乙個為num，乙個feature,然後feature是乙個25*5維的資料，25表示特徵個數，5表示該類字型的個數。由於考慮到可能大多數買了書沒有資料集的問題，我後面寫的**都會用sklearn.dataset下的digits手寫資料集，它是8x8維的矩陣表示乙個數字，有1797個樣本資料，比自己寫好多了。下面是digits的形式
屬性意義
data
資料集target
資料型別
target_name
資料型別名稱
好了，後面寫到的**都會用到這個**，其他的資料型別，有需要的自行檢視，這裡就不解釋了。
from sklearn import datasets
import numpy as np
#匯入資料
digits = datasets.load_digits(
)#檢視第一資料的樣子
new_im = np.reshape(digits.data[0]
,(8,
8))print
("第乙個數字是"
,digits.target[0]
)print
(new_im)
後面的內容都會用以上資料集，如果有錯誤請指出，互相學習*(▽)*
模式識別與智慧型計算第一節（模式識別概述）
1 模式識別系統 資料獲取 用計算機語言 可計算數字符號 來表示研究物件 預處理 對研究物件去雜訊，復原等 特徵提取與選擇 對資料進行變換，降緯，簡化處理等 分類決策 歸類 分類器設計 對分類結果進行判斷檢測，誤差分析 2 模式識別主要問題 特徵選擇與優化 特徵選擇 使同類物體緊緻性 組合優化 對映...
《模式識別與智慧型計算》感知機模型
感知機模型 按照統計學三要素來寫的話 模型 符號函式 策略 損失函式 誤點到超平面的距離之和 演算法 利用梯度下降演算法進行求解 感知機原理 感知機模型用來線性判別資料集，什麼意思呢就是用一超平面來隔斷兩個不同的類別，超平面在二維的資料集中就是一條直線，在三維的資料集中就是乙個平面，假設有n維的資料...
《模式識別與智慧型計算》夾角余弦距離分類
演算法流程 計算待測樣品與訓練集裡每個樣品x的角度距離 角度距離最大的就是所屬的樣品類別 演算法實現 計算夾角余弦 def anglecos x train,y train,sample function 按照夾角余弦距離法計算待測樣品與樣品庫中的相似度 param x train 訓練集 m n ...