機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能一起作為當(dāng)前最流行的一個(gè)概念，目前已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，如人們常用的微信、支付寶、百度等，這些軟件里面都集成了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以實(shí)現(xiàn)各種智能化的操作，讓用戶體驗(yàn)更加，如在百度的在線識(shí)別圖像應(yīng)用，阿里巴巴的商品智能推薦、人臉識(shí)別驗(yàn)證等這些都用到了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)，當(dāng)然有的是更高級(jí)的深度學(xué)習(xí)(其實(shí)質(zhì)也是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，更加高大上，具體概念以及關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和模式識(shí)別大家可以參考深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比這篇文章)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)只能用在這些高大上的地方么?當(dāng)然不是，其實(shí)在我們普通的開發(fā)者想DIY自己的東西的時(shí)候，也可以用到機(jī)器學(xué)習(xí)，如在你的智能車視覺避障中就可以用機(jī)器學(xué)習(xí)來構(gòu)建障礙物模型，在人臉識(shí)別中就可以用機(jī)器學(xué)習(xí)來不斷優(yōu)化識(shí)別結(jié)果，好了廢話不多說了，如果能夠在自己的DIY中，在你的Dragonboard 410c中用上機(jī)器學(xué)習(xí)，是不是更高大上?

機(jī)器學(xué)習(xí)的算法非常多，今天給大家來一個(gè)入門級(jí)別的，也是機(jī)器學(xué)習(xí)中最簡單的一個(gè)算法，K-近鄰算法(KNN)，該算法是采用不同特征值之間的距離的方法來對(duì)不同的對(duì)象進(jìn)行分類，在具體的操作過程中我們需要一個(gè)樣本集，這個(gè)樣本集中的所有的特征數(shù)據(jù)都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，即這個(gè)樣本集中所有的數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的分類屬性我們是知道的，然后再輸入新的數(shù)據(jù)的時(shí)候，KNN算法就通過計(jì)算實(shí)現(xiàn)新數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)的比較，同時(shí)提取樣本中特征最相似的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類標(biāo)簽，在具體的KNN處理過程中，通常只選取樣本數(shù)據(jù)的前k個(gè)最相似的數(shù)據(jù)，然后選取這前k個(gè)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的標(biāo)簽作為結(jié)果。

有了上述了解了，基本上你只要知道KNN就是一個(gè)簡單的分類器，將東西進(jìn)行分類，既然提到了分類，我們通過生活中簡單的一個(gè)分類場景來向大家介紹KNN算法的具體實(shí)現(xiàn)原理和過程，并且結(jié)合Python腳本告訴大家怎么在Dragonbaord 410c上編寫和運(yùn)行KNN算法。

這里引用的是《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》中的一個(gè)經(jīng)典的學(xué)習(xí)例子，根據(jù)電影中出現(xiàn)的接吻鏡頭和打斗鏡頭的數(shù)量來判斷一部電影是屬于愛情片還是屬于動(dòng)作片，具體可以通過下圖來進(jìn)行描述：

在上圖中，我們已經(jīng)知道了六部電影的接吻鏡頭和打斗鏡頭的數(shù)目，但是如果給你一個(gè)新的電影，并且告訴你了接吻鏡頭和打斗鏡頭數(shù)，這個(gè)時(shí)候你該如何確定這部電影是什么類型電影呢?

在分析中，為了更好的看出我們已經(jīng)知道的六部電影的各種鏡頭的數(shù)量和所屬類型，下面給出了各個(gè)電影的鏡頭和類型分布表：

根據(jù)前面跟大家聊的KNN算法原理，我們主要是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算未知的數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)的距離，然后根據(jù)標(biāo)簽出現(xiàn)頻率來實(shí)現(xiàn)分類，這里我們?nèi)绻肒NN來實(shí)現(xiàn)對(duì)根據(jù)已知的這六部電影的分類，來實(shí)現(xiàn)對(duì)未知電影的分類就非常簡單了。其中KNN實(shí)現(xiàn)核心代碼如下：

def classify0(inX, dataSet, labels, k):

dataSetSize = dataSet.shape[0]

diffMat = TIle(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet

sqDiffMat = diffMat**2

sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)

distances = sqDistances**0.5

sortedDisTIndicies = distances.argsort()

classCount={}

for i in range(k):

voteIlabel = labels[sortedDisTIndicies[i]]

classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1

sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

return sortedClassCount[0][0]

上述代碼中classify0包含了4個(gè)參數(shù)，分別用于輸入向量inX、輸入訓(xùn)練樣本集dataSet、標(biāo)簽向量labels，選擇最近鄰居的數(shù)目參數(shù)k，在本文使用的KNN算法中，計(jì)算距離使用了常用的歐氏距離公式，如下：

詳細(xì)的代碼大家可以到 http://pan.baidu.com/s/1mh5W0XU 下載，

好了，準(zhǔn)備好代碼后，我們就可以進(jìn)行測試了，將代碼通過SD卡或者U盤拷貝到我們的Dragonbaord 410c上，然后輸入cd命令跳轉(zhuǎn)到代碼目錄下，輸入Python，進(jìn)入到Python命令模式，輸入下面測試命令：

>>> import kNN

>>> group，lables = kNN.createDataSet()

>>>kNN，classify0([0，0]，group，lables，3)

我們可以看到輸出結(jié)果為B，如下圖所示，同時(shí)大家在測試過程中也可以改變輸入的[0，0]為其他值，測試結(jié)果。

到這里我們已經(jīng)成功的完成在Dragonbaord 410c上借助于Python腳本完成了我們KNN算法的編寫和測試，利用測試代碼大家可以進(jìn)行擴(kuò)展，將該分類器用于你的DIY中的其他識(shí)別和分類中，讓你的DIY變得更加智能，后期我將在機(jī)器學(xué)習(xí)系列blog中向大家進(jìn)一步介紹更為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和在Dragonbaord410c上實(shí)現(xiàn)。