kaggle入门篇一【手写数字识别】

最新推荐文章于 2024-09-02 17:03:11 发布

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分类专栏： kaggle 入门

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36440163/article/details/70537064

本文是关于Kaggle入门的实战分享，通过使用Keras深度学习框架，介绍如何识别手写数字。文章详细阐述了作者的学习过程，包括代码实现和经验借鉴。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作为入门，

我使用了keras

代码：借鉴了很多别人的方法。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Apr 21 11:10:17 2017

@author: Administrator
"""
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dropout,Dense,Activation,Convolution2D, MaxPooling2D, Flatten
import numpy as np
import pandas as pd




test=pd.read_csv(r"F:\kaggle_file\shouxieshuzi\test.csv")
test=np.array(test)

data=pd.read_csv(r"F:\kaggle_file\shouxieshuzi\train.csv")
train_Labels=data['label']
del(data['label'])
train_Data=data/255
train_Labels = np_utils.to_categorical(train_Labels, num_classes=10)
data=np.array(train_Data)
train_Data=np.array(train_Data).reshape(42000,1,28,28)
test=test.reshape(28000,1,28,28)
###预处理

def Cmodel():  
    #create model  
    model = Sequential()  
    model.add(Convolution2D(nb_filter=32,nb_row=5,nb_col=5,border_mode='same',dim_ordering='th',input_shape=(1,28,28),activation='relu'))  
    model.add(MaxPool