机器学习 day01(四)

手写体数字识别

与ipynb文件夹同级的data文件夹下有10个文件,

每个文件中都是手写体数字的图片

1. 导入绘图模块,查看图片

先读取一张图片,图片为28x28像素

2. 读取文件所有的手写体数字图片

这是一个三维数组,总共有5000张图片

3. 模型训练

3.1 sklearn的算法只接受二维以下的数组

所以不能直接训练

3.2 使用reshape()函数将数组由三维变成二维

data是一个5000x28x28的三维数组，5000代表有5000张图片，属于数据的样本量，28x28代表每一个样本，样本比价特别，是图片，样本的特征就是图片的每一个像素，这些像素现在排列成了一个28x28的方阵，我们可以把这方阵改成一个784的行向量

3.3 切分训练集合测试集

4. 算法参数调优

4.1 用网格搜索进行参数的调优

由于计算机性能有限,没办法对参数进行全调,将64参数个随机打乱,取随机打乱的前20个参数随机调优

4.2 训练调优

4.3 查看相关信息

4.4 预测

预测标签,可以看到预测标签有1000条数据,简单对比一些测试标签和预测标签,数据太多,不一一查看

5. 算法打包

6. 用图像来画出x_test其中前100条数据的图像，以及其预测情况和真实情况

查看预测和真实情况

还是有数据会识别出错的,这是必然的