python机器学习之神经网络

时间:2022-10-02 00:00:56

手写数字识别算法

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import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor  #从sklearn的神经网络中引入多层感知器
 
data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt'# 训练集样本
data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt'# 测试集样本
X=np.array([[0.568928884039633],[0.379569493792951]]).reshape(1, -1)#预测单个样本
 
#参数:hidden_layer_sizes中间层的个数  activation激活函数默认relu  f(x)= max(0,x)负值全部舍去,信号相应正向传播效果好
#random_state随机种子,max_iter最大迭代次数,即结束,learning_rate_init学习率,学习速度,步长
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',random_state=10, max_iter=8000, learning_rate_init=0.3# 构建模型,调用sklearn实现神经网络算法
model.fit(data_tr.iloc[:, :2], data_tr.iloc[:, 2])    # 模型训练(将输入数据x,结果y放入多层感知器拟合建立模型) .iloc是按位置取数据
pre = model.predict(data_te.iloc[:, :2])              # 模型预测(测试集数据预测,将实际结果与预测结果对比)
 
pre1 = model.predict(X)#预测单个样本,实际值0.467753075712819
err = np.abs(pre - data_te.iloc[:, 2]).mean()# 模型预测误差(|预测值-实际值|再求平均)
 
print("模型预测值:",pre,end='\n______________________________\n')
print('模型预测误差:',err,end='\n++++++++++++++++++++++++++++++++\n')
print("单个样本预测值:",pre1,end='\n++++++++++++++++++++++++++++++++\n')
 
#查看相关参数。
print('权重矩阵:','\n',model.coefs_) #list,length n_layers - 1,列表中的第i个元素表示对应于层i的权重矩阵。
print('偏置矩阵:','\n',model.intercepts_) #list,length n_layers - 1,列表中的第i个元素表示对应于层i + 1的偏置矢量。

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数字手写识别系统

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#数字手写识别系统,DBRHD和MNIST是数字手写识别的数据集
import numpy as np  # 导入numpy工具包
from os import listdir  # 使用listdir模块,用于访问本地文件
from sklearn.neural_network import MLPClassifier #从sklearn的神经网络中引入多层感知器
 
#自定义函数,将图片转换成向量
def img2vector(fileName):
    retMat = np.zeros([1024], int# 定义返回的矩阵,大小为1*1024
    fr = open(fileName)  # 打开包含32*32大小的数字文件
    lines = fr.readlines()  # 读取文件的所有行
    for i in range(32):  # 遍历文件所有行
        for j in range(32):  # 并将01数字存放在retMat中
            retMat[i * 32 + j] = lines[i][j]
    return retMat
 
#自定义函数,获取数据集
def readDataSet(path):
    fileList = listdir(path)  # 获取文件夹下的所有文件
    numFiles = len(fileList)  # 统计需要读取的文件的数目
    dataSet = np.zeros([numFiles, 1024], int# 用于存放所有的数字文件juzheng
    hwLabels = np.zeros([numFiles, 10])  # 用于存放对应的one-hot标签(每个文件都对应一个10列的矩阵)
    for i in range(numFiles):  # 遍历所有的文件
        filePath = fileList[i]  # 获取文件名称/路径
        digit = int(filePath.split('_')[0])  # 通过文件名获取标签,split返回分割后的字符串列表
        hwLabels[i][digit] = 1.0  # 将对应的one-hot标签置1 .one-hot编码,又称独热编码、一位有效编码.one-hot向量将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程,这个向量的表示为一项属性的特征向量,也就是同一时间只有一个激活点(不为0),这个向量只有一个特征是不为0的,其他都是0,特别稀疏。
        dataSet[i] = img2vector(path + '/' + filePath)  # 读取文件内容
    return dataSet, hwLabels
 
 
#读取训练数据,并训练模型
train_dataSet, train_hwLabels = readDataSet('trainingDigits')
 
#参数:hidden_layer_sizes中间层的个数,activation激活函数 logistic:f(x)=1/(1+exp(-x))将值映射在一个0~1的范围内。
#solver权重优化的求解器adam默认,用于较大的数据集,lbfgs用于小型的数据集收敛的更快效果更好。max_iter迭代次数越多越准确
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,),activation='logistic', solver='adam',learning_rate_init=0.001, max_iter=700)
clf.fit(train_dataSet, train_hwLabels)#数据集,标签,拟合
 
# 读取测试数据对测试集进行预测
dataSet, hwLabels = readDataSet('testDigits')
res = clf.predict(dataSet) #预测结果是标签([numFiles, 10]的矩阵)
print("测试数据",dataSet,'\n___________________________________\n')
print("测试标签",hwLabels,'\n++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++\n')
print("测试结果",res)
 
 
error_num = 0  # 统计预测错误的数目
num = len(dataSet)  # 测试集的数目
for i in range(num):  # 遍历预测结果
    # 比较长度为10的数组,返回包含01的数组,0为不同,1为相同
    # 若预测结果与真实结果相同,则10个数字全为1,否则不全为1
    if np.sum(res[i] == hwLabels[i]) < 10:
        error_num += 1
print("Total num:", num, " Wrong num:",error_num, "  WrongRate:", error_num / float(num))

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可视化MNIST是数字手写识别的数据集

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from keras.datasets import mnist#导入数字手写识别系统的数据集
import matplotlib.pyplot as plt
 
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
#以2*2(2行2列)图的方式展现
plt.subplot(221)
plt.imshow(X_train[1], cmap=plt.get_cmap('gray_r'))#白底黑字
plt.subplot(222)
plt.imshow(X_train[2], cmap=plt.get_cmap('gray'))#黑底白字
plt.subplot(223)
plt.imshow(X_train[3], cmap=plt.get_cmap('gray'))
plt.subplot(224)
plt.imshow(X_train[4], cmap=plt.get_cmap('gray'))
# show the plot
plt.show()

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