jupyter notebook载入手写数字识别数据集

要载入手写数字识别数据集，可以使用sklearn库中的load_digits函数。具体步骤如下：

1. 导入库和数据集

from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()

2. 查看数据集信息

print(digits.DESCR)

3. 将数据集分为特征和标签

X = digits.data
y = digits.target

4. 查看数据集大小和样本特征

print(X.shape)

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pytorch 手写数字识别 jupyter notebook

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- *1* [Python 手写数字识别的实现(pytorch框架) 超详细版本-jupyter notebook](https://blog.csdn.net/weixin_43718786/article/details/115252637)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [从零开始pytorch手写字母识别](https://blog.csdn.net/weixin_40422192/article/details/121857574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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jupyter+notebook识别图片数据集

Jupyter Notebook是一个交互式的开发环境，可以用于编写和运行代码，并且可以在代码中插入文本、图像和其他媒体。它非常适合用于数据分析和机器学习任务。

要在Jupyter Notebook中识别图片数据集，你可以使用各种机器学习算法和库来训练模型。以下是一个示例，演示了如何使用Jupyter Notebook和Scikit-learn库来训练一个基于KNN算法的手写数字识别模型：

1. 导入所需的库和模块：

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.neighbors import KNeighborsClassifier

2. 加载手写数字数据集：

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

3. 将数据集拆分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练KNN分类器：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

5. 使用训练好的模型进行预测：

y_pred = knn.predict(X_test)

6. 可以使用一些评估指标来评估模型的性能，例如准确率：

accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

通过执行以上步骤，你可以在Jupyter Notebook中训练和测试一个手写数字识别模型，并获得其准确率。