贝叶斯实现手写体识别代码

这是一个基于朴素贝叶斯算法实现手写数字识别的Python代码示例：

import numpy as np
import os

# 加载数据
def load_data(path):
    X = []
    y = []
    for filename in os.listdir(path):
        label = int(filename.split('_')[0])
        y.append(label)
        filepath = os.path.join(path, filename)
        with open(filepath, 'r') as f:
            lines = f.readlines()
            x = []
            for line in lines:
                row = list(map(int, line.strip()))
                x.append(row)
            X.append(x)
    return np.array(X), np.array(y)

# 计算像素点的条件概率
def calc_pixel_prob(X, y):
    n_samples, height, width = X.shape
    n_classes = len(np.unique(y))
    pixel_prob = np.zeros((n_classes, height, width, 2))
    for i in range(n_classes):
        X_class = X[y==i]
        pixel_count = np.sum(X_class, axis=0)
        total_count = np.sum(X_class)
        pixel_prob[i, :, :, 1] = (pixel_count + 1) / (total_count + 2)
        pixel_prob[i, :, :, 0] = 1 - pixel_prob[i, :, :, 1]
    return pixel_prob

# 计算先验概率
def calc_prior_prob(y):
    n_classes = len(np.unique(y))
    prior_prob = np.zeros(n_classes)
    for i in range(n_classes):
        prior_prob[i] = np.sum(y==i) / len(y)
    return prior_prob

# 预测单个样本
def predict_one(X, pixel_prob, prior_prob):
    height, width = X.shape
    log_prob = np.zeros(len(prior_prob))
    for i in range(len(prior_prob)):
        log_prob[i] = np.log(prior_prob[i])
        for j in range(height):
            for k in range(width):
                if X[j, k] == 1:
                    log_prob[i] += np.log(pixel_prob[i, j, k, 1])
                else:
                    log_prob[i] += np.log(pixel_prob[i, j, k, 0])
    return np.argmax(log_prob)

# 预测多个样本
def predict(X, pixel_prob, prior_prob):
    y_pred = []
    for i in range(X.shape[0]):
        y_pred.append(predict_one(X[i], pixel_prob, prior_prob))
    return np.array(y_pred)

# 加载训练数据和测试数据
train_path = 'mnist/train'
test_path = 'mnist/test'
X_train, y_train = load_data(train_path)
X_test, y_test = load_data(test_path)

# 计算像素点的条件概率和先验概率
pixel_prob = calc_pixel_prob(X_train, y_train)
prior_prob = calc_prior_prob(y_train)

# 预测测试数据并计算准确率
y_pred = predict(X_test, pixel_prob, prior_prob)
accuracy = np.sum(y_pred==y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个代码中，load_data函数用于加载手写数字图片数据，calc_pixel_prob函数用于计算像素点的条件概率，calc_prior_prob函数用于计算先验概率，predict_one函数用于预测单个样本，predict函数用于预测多个样本。在实现中，我们使用了numpy库来方便地进行向量和矩阵的计算，使用了os库来方便地读取文件。最后，我们使用测试数据对模型进行评估，计算出了模型的准确率。