python数据分析实战-第11章-识别手写数字

Posted 2020-12-24 learnfromnow

第11章　识别手写体数字　　271
11.1　手写体识别　　271
11.2　用scikit-learn识别手写体数字　　271
11.3　Digits数据集　　272
11.4　学习和预测　　274
11.5　小结　　276

1 2	from sklearn import svm svc = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)

1 2 3

from sklearn import datasets digits = datasets.load_digits()

1	digits.images[0]

array([[  0.,   0.,   5.,  13.,   9.,   1.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,  13.,  15.,  10.,  15.,   5.,   0.],
       [  0.,   3.,  15.,   2.,   0.,  11.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  12.,   0.,   0.,   8.,   8.,   0.],
       [  0.,   5.,   8.,   0.,   0.,   9.,   8.,   0.],
       [  0.,   4.,  11.,   0.,   1.,  12.,   7.,   0.],
       [  0.,   2.,  14.,   5.,  10.,  12.,   0.,   0.],
       [  0.,   0.,   6.,  13.,  10.,   0.,   0.,   0.]])

1	digits.target.size

1797

1	digits.target

array([0, 1, 2, ..., 8, 9, 8])

1 2 3 4

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.imshow(digits.images[0], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x16657400>

1	svc.fit(digits.data[1:1790], digits.target[1:1790])

SVC(C=100.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
  gamma=0.001, kernel=‘rbf‘, max_iter=-1, probability=False,
  random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.subplot(321) plt.imshow(digits.images[1791], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘) plt.subplot(322) plt.imshow(digits.images[1792], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘) plt.subplot(323) plt.imshow(digits.images[1793], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘) plt.subplot(324) plt.imshow(digits.images[1794], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘) plt.subplot(325) plt.imshow(digits.images[1795], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘) plt.subplot(326) plt.imshow(digits.images[1796], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation=‘nearest‘)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x175e6b00>

1	svc.predict(digits.data[1791:1976])

array([4, 9, 0, 8, 9, 8])

1	digits.target[1791:1976]

array([4, 9, 0, 8, 9, 8])