python神经网络实现手写数字识别实验

     手写数字识别实验是机器学习中最常见的一个示例,可以有很多种办法实现,最基础的其实就是利用knn算法,根据数字图片对应矩阵与经过训练的数字进行距离计算,最后这个距离最短,那么就认为它是哪个数字。

     这里直接通过神经网络的办法来进行手写数字识别实验。不借助其他框架,编写网络,然后进行测试。这个代码其实网上有很多,并不是原创。

     这里有必要说明一下手写数字的数据集,这里采用的是mnist_dataset/mnist_train.csv数据集,数据地址: https://www.kaggle.com/datasets/oddrationale/mnist-in-csv。下载之后是一个压缩包,里面包含mnist_train.csv,mnist_test.csv。

    我们可以看看mnist_train.csv的部分数据:

 

    上图中,①处表示 第一行内容 其实是标题,我们在数据处理的时候需要过滤这一行。② 表示的是label内容,也就是真实数字,它由0-9组成,也就是10个分类。③ 处表示的28 * 28矩阵,这个数字由784个数字组成。 

    实验过程,先使用mnist_train.csv数据训练网络,然后利用我们自己手写的数字进行测试。这里没有使用mnist_test.csv进行测试,主要是它本身就是人家进行测

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