Python机器学习项目实战：项目一 🎯

欢迎来到「Python机器学习项目实战」系列！本项目将带你完成一个经典的手写数字识别任务，使用MNIST数据集和神经网络模型。🚀

项目简介 📘

本项目旨在通过Python实现一个机器学习模型，识别手写数字。这是入门深度学习的经典案例，适合初学者理解数据预处理、模型构建和评估流程。

机器学习项目实战

📌 扩展阅读：想了解更复杂的模型？可参考 community/tutorials/python_machine_learning_projects/project2 学习卷积神经网络（CNN）的应用！

环境搭建 🛠

1. 安装必要库：

   pip install tensorflow numpy matplotlib
   

2. 导入依赖：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras import layers, models
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   

代码示例 📜

# 构建神经网络模型
model = models.Sequential([
    layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

神经网络模型

结果分析 📈

• 训练集准确率：98%
• 测试集准确率：97%
• 🚀 模型成功识别了手写数字，可进一步优化参数或尝试其他算法！

小贴士 💡

• 使用matplotlib可视化数据集：

  plt.imshow(X_train[0].reshape(28, 28), cmap='gray')
  plt.show()
  

• 图片关键词生成示例：
  
  

  手写数字识别
  
  
  

  数据可视化