sklearn之分类算法与手写数字识别

最新推荐文章于 2025-05-16 14:37:51 发布

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本文介绍了如何使用sklearn库中的K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression和Support Vector Machine等分类算法对MNIST手写数字数据集进行识别。详细讲解了数据获取、数据读取、归一化处理以及模型的代码实现和结果展示。" 118345176,9947913,2021年熔化焊接与热切割模拟考试详解,"['焊接技术', '安全生产', '职业技能培训']

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sklearn之分类算法与手写数字识别

sklearn是Python的一个机器学习的库，它有比较完整的监督学习与非监督学习的模型。本文将使用sklearn库里的分类模型来对手写数字（MNIST）做分类实践。

数据获取
数据读取与存储形式
sklearn分类模型
代码实现与结果

数据获取

MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.

MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:

Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本)
Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签)
Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本)
Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签)

数据读取与存储形式

将下载好的数据解压带代码目录下即可。
数据文件时二进制格式的，所以要按字节读取。代码如下：


import struct,os
from array import array as pyarray
from numpy import append, array, int8, uint8, zeros

def load_mnist(image_file, label_file, path="."):
    digits=np.arange(10)

    fname_image = os.path.join(path, image_file)
    fname_label = os.path.join(path, label_file)

    flbl = open(fname_label, 'rb')
    magic_nr, size = struct.unpack(">II", flbl.read(8))
    lbl = pyarray("b", flbl.read())
    flbl.close()

    fimg = open(fname_image, 'rb')
    magic_nr, size, rows, cols = struct.unpack(">IIII", fimg.read(16))
    img = pyarray("B", fimg.read())
    fimg.close()

    ind = [ k for k in range(size) if lbl[k] in digits ]
    N = len(ind)

    images = zeros((N,