10 行代码，实现手写数字识别

好的，以下是一个简单的手写数字识别的代码实现，使用的是 Python 和 scikit-learn 机器学习库：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练多层感知机模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(64,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
mlp.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型准确率
accuracy = mlp.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{accuracy}")

这个代码使用了一个多层感知机模型，并将手写数字数据集划分为训练集和测试集。训练完模型后，使用测试集评估模型准确率。

相关问题

matlab代码:knn实现手写数字识别

KNN（K-最近邻）是一种常用于模式识别和数据挖掘的算法。在手写数字识别中，我们可以使用KNN算法来比较待测数字与训练样本中的手写数字之间的距离，并找出最近的k个邻居，然后根据这k个邻居中出现最频繁的数字来判断待测数字的类别。

首先，我们需要将手写数字数据集准备好。可以使用MNIST数据集，它是一个广泛使用的手写数字数据集，包含大量标记为0到9的手写数字图像。然后，我们将每个图像转换为一个向量，并将其存储在一个矩阵中。

接下来，我们需要编写KNN算法的代码。在KNN算法中，一个重要的步骤是计算待测数字与训练样本中每个数字的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离和曼哈顿距离。我们可以根据需求选择合适的距离度量方法，并在代码中实现。

然后，我们需要确定k的值，即选择多少个最近的邻居来判断待测数字的类别。通常，我们可以通过交叉验证等方法来选择合适的k值。然后，我们统计这k个邻居中出现最频繁的数字，并将其作为待测数字的类别。

最后，我们可以使用准确率来评价模型的性能。我们可以将一部分手写数字图像作为测试集，其余作为训练集。然后，使用KNN算法对测试集中的手写数字进行识别，并将预测结果与实际类别进行比较，计算准确率。

总之，通过使用MATLAB编写KNN算法实现手写数字识别，我们可以有效地对手写数字进行分类。需要注意的是，KNN算法的性能受到训练集的选择和距离度量方法的影响，我们需要合理选择这些参数来提高算法的准确率。

使用softmax实现手写数字识别代码

下面是使用Python实现手写数字识别的softmax代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义softmax函数
def softmax(z):
    return np.exp(z) / np.sum(np.exp(z), axis=1, keepdims=True)

# 定义交叉熵损失函数
def cross_entropy_loss(y_pred, y_true):
    m = y_pred.shape[0]
    p = softmax(y_pred)
    log_likelihood = -np.log(p[range(m), y_true])
    loss = np.sum(log_likelihood) / m
    return loss

# 定义softmax回归模型
class SoftmaxRegression:
    def __init__(self, n_features, n_classes, learning_rate=0.1):
        self.W = np.zeros((n_features, n_classes))
        self.b = np.zeros(n_classes)
        self.learning_rate = learning_rate
    
    def fit(self, X, y, n_epochs=1000):
        m = X.shape[0]
        for epoch in range(n_epochs):
            # 前向传播
            z = np.dot(X, self.W) + self.b
            y_pred = softmax(z)
            # 计算损失函数
            loss = cross_entropy_loss(y_pred, y)
            # 反向传播
            dz = y_pred - np.eye(self.W.shape[1])[y]
            dW = np.dot(X.T, dz)
            db = np.sum(dz, axis=0)
            # 更新参数
            self.W -= self.learning_rate * dW
            self.b -= self.learning_rate * db
            # 打印损失函数
            if epoch % 100 == 0:
                print("Epoch %d loss: %.4f" % (epoch, loss))
    
    def predict(self, X):
        z = np.dot(X, self.W) + self.b
        y_pred = softmax(z)
        return np.argmax(y_pred, axis=1)

# 训练softmax回归模型
model = SoftmaxRegression(n_features=X_train.shape[1], n_classes=len(np.unique(y_train)))
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# 可视化模型预测结果
fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(8, 8))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(X_test[i].reshape(8, 8), cmap='binary')
    ax.set_title("True:%d Pred:%d" % (y_test[i], y_pred[i]))
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.show()

该代码使用softmax回归模型实现手写数字识别，其中softmax函数用于将模型输出转换为概率分布，交叉熵损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。模型训练过程中使用梯度下降算法更新模型参数，最终在测试集上评估模型性能。最后，使用matplotlib库可视化模型预测结果。