手写数字识别器代码示例

在这个案例中，我们将探讨如何使用Python实现一个简单的手写数字识别器。以下是一个基于机器学习的示例代码，可以帮助你理解如何从零开始构建一个数字识别模型。

1. 所需库

首先，你需要安装以下库：

• NumPy
• Matplotlib
• Scikit-learn

你可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy matplotlib scikit-learn

2. 数据集

我们使用MNIST数据集，这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字数据集。

from sklearn.datasets import fetch_openml

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, as_frame=False)

3. 数据预处理

在训练模型之前，我们需要对数据进行一些预处理。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

4. 模型训练

接下来，我们可以使用一个简单的逻辑回归模型来训练数据。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)

5. 模型评估

最后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。

score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {score:.2f}")

模型准确率

扩展阅读

如果你对机器学习或深度学习感兴趣，以下是一些可以进一步阅读的资源：

• Scikit-learn官方文档
• MNIST数据集介绍

希望这个案例能帮助你入门手写数字识别器！🎉