ML_class

学堂在线《机器学习》实验课代码+报告（其中实验1和实验6有配套PPT），授课老师为张敏老师。课程链接：https://www.xuetangx.com/training/ML080910036802/1048372?channel=i.area.page_course_ad。

持续更新中。
所有代码为作者所写，并非最后的“标准答案”，只有课程设计被扣了1分，其余皆是满分。仓库链接：https://github.com/W-caner/ML_class。此外，欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/Can__er?type=blog。
部分数据集由于过大无法上传，我会在博客中给出下载链接。如果对代码有疑问，有更好的思路等，也非常欢迎在评论区与我交流~

EXP5 基于K-近邻的车牌号识别

一、案例简介

图像的智能处理一直是人工智能领域广受关注的一类技术，代表性的如人脸识别与 CT 肿瘤识别，在人工智能落地的进程中发挥着重要作用。其中车牌号识别作为一个早期应用场景，已经融入日常生活中，为我们提供了诸多便利，在各地的停车场和出入口都能看到它的身影。车牌号识别往往分为字符划分和字符识别两个子任务，本案例我们将关注字符识别的任务，尝试用 K-NN 的方法对分割好的字符图像进行自动识别和转化。

二、作业说明

基本要求

完成数据的读入和表示，将图片表示成向量并和 label 对应上；
构建 K-NN 模型（可调库）对测试集中的图片进行预测并计算准确率；
分析当 K 取不同值时测试准确率的变化。

扩展要求

分析不同距离度量方式对模型效果的影响；
对比平权和加权 K-NN 的效果；
分析训练集大小对测试结果的影响。

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