手寫識別實體，用神經網路實作，
手寫識別是一個多分類任務，共有10個分類，即0-9，
影像識別是指利用計算機對影像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和物件的技術，一般經歷文字識別，數字影像處理與識別和物體識別，
用DBRHD資料集，在這里下載: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pendigits/
折騰了半天，程式是運行成功了，但結果不對，另找了一篇文章，用sklearn自帶資料集digits，
https://blog.csdn.net/mcyjacky/article/details/85226752
# coding:utf-8
# 神經網路實作手寫識別
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == "__main__":
# 加載資料
digits = load_digits()
x_data = https://www.cnblogs.com/zwdnet/p/digits.data
y_data = digits.target
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)
# 劃分訓練測驗集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data)
# 訓練
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (100, 50), max_iter = 500)
mlp.fit(x_train, y_train)
# 準確率評估
predictions = mlp.predict(x_test)
print(classification_report(y_test, predictions))
準確率蠻高，細節還不明白，先會用吧，
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標籤：Python
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