410c与人工智能

[xiaozhu12371237]

机器学习与人工智能一起作为当前最流行的一个概念，目前已经被广泛的应用到各个领域，如人们常用的微信、支付宝、百度等，这些软件里面都集成了机器学习算法，以实现各种智能化的操作，让用户体验更加，如在百度的在线识别图像应用，阿里巴巴的商品智能推荐、人脸识别验证等这些都用到了机器学习的相关技术。

普通的开发者想DIY自己的东西的时候，也可以用到机器学习，如在你的智能车视觉避障中就可以用机器学习来构建障碍物模型，在人脸识别中就可以用机器学习来不断优化识别结果。

机器学习的算法非常多，今天给大家来一个入门级别的，也是机器学习中最简单的一个算法，K-近邻算法（KNN），该算法是采用不同特征值之间的距离的方法来对不同的对象进行分类，在具体的操作过程中我们需要一个样本集，这个样本集中的所有的特征数据都有一个对应的标签，即这个样本集中所有的数据所对应的分类属性我们是知道的，然后再输入新的数据的时候，KNN算法就通过计算实现新数据与样本数据的比较，同时提取样本中特征最相似的数据对应的分类标签，在具体的KNN处理过程中，通常只选取样本数据的前k个最相似的数据，然后选取这前k个数据中出现次数最多的标签作为结果。

有了上述了解了，基本上你只要知道KNN就是一个简单的分类器，将东西进行分类，既然提到了分类，我们通过生活中简单的一个分类场景来向大家介绍KNN算法的具体实现原理和过程，并且结合Python脚本告诉大家怎么在Dragonbaord 410c上编写和运行KNN算法。
KNN实现核心代码如下：

准备好代码后，我们就可以进行测试了，将代码通过SD卡或者U盘拷贝到我们的Dragonbaord 410c上，然后输入cd命令跳转到代码目录下，输入Python，进入到Python命令模式，输入下面测试命令：