朴素贝叶斯实现手写体识别

朴素贝叶斯是一种经典的分类算法，可以用于手写体识别。具体实现方法如下：

1. 数据预处理：将手写数字图片转换为数字矩阵，并进行二值化处理，即将像素值大于阈值的置为1，小于阈值的置为0。

2. 特征提取：将每个数字矩阵转换为一个特征向量，可以选取像素点的数目、位置、灰度值等作为特征。

3. 训练模型：使用训练数据集训练朴素贝叶斯分类器，统计每个类别下每个特征的条件概率。

4. 测试模型：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，计算分类准确率。

具体实现细节可以参考相关的朴素贝叶斯算法库或者手写代码实现。

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朴素贝叶斯实现手写体识别代码

好的，以下是一个简单的朴素贝叶斯实现手写体识别的代码：

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 载入手写数字数据集
digits = load_digits()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3)

# 训练朴素贝叶斯分类器
gnb = GaussianNB()
gnb.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = gnb.predict(X_test)

# 计算分类器的准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

这个代码使用了 `sklearn` 库中的 `GaussianNB` 类来实现朴素贝叶斯分类器。首先，载入手写数字数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，使用训练集来训练分类器。最后，使用测试集来评估分类器的准确率。

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。