机器学习笔记 - 使用 Keras 探索数据集

本文介绍了如何利用Keras加载和使用三个经典数据集:MNIST手写数字、CIFAR-10图像分类和IMDB电影评论情感分类。通过示例代码展示了数据集的维度,为机器学习模型的训练和评估提供便利。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在机器学习中,数据集是进行模型训练和评估的关键组成部分。Keras是一个流行的深度学习框架,它提供了许多常用的数据集供我们使用。本篇文章将介绍如何使用Keras内置的数据集,并展示一些示例代码。

首先,我们需要确保已经安装了Keras库。可以使用以下命令安装:

pip install keras

安装完成后,我们可以开始使用Keras提供的数据集。

  1. MNIST手写数字数据集

MNIST是一个经典的手写数字数据集,包含了大量的手写数字图像及其相应的标签。我们可以使用Keras加载这个数据集,代码如下:

from keras.datasets import mnist

# 加载数据集
(train_images, train_labels)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值