Python深度学习：多元分类问题与神经网络实现

"《Python深度学习》刘易斯著中的多元分类问题，通过使用Python的sklearn库进行数据处理，并引入sknn.mlp库构建神经网络模型进行分类。" 在深度学习领域，多元分类问题是指预测的目标有多个可能的类别，而非简单的二分类问题。本书的这段代码展示了如何使用Python解决一个8x8手写数字识别的多元分类问题。以下是相关知识点的详细说明： 1. **数据加载与理解**： - `load_digits` 函数来自 `sklearn.datasets`，用于加载手写数字数据集。`digits.data.shape` 显示数据集包含1797个样本，每个样本是64维的特征向量，对应8x8像素的手写数字图像。 - `digits.DESCR` 提供了数据集的描述，包括其来源、特征等信息。 2. **数据可视化**： - `pylab` 是 `matplotlib` 的简化接口，用于数据可视化。`imshow` 函数显示了第0个样本的图像，用`cmap=pl.cm.gray_r`指定灰度颜色映射，`interpolation='nearest'`确保无插值的平滑显示。 3. **目标变量查看**： - `digits.target` 存储了每个样本对应的标签，即手写数字的实际值。例如，`digits.target[32]`表示第32个样本的标签。 4. **数据划分**： - 使用 `sklearn.cross_validation.train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为80%训练数据和20%测试数据。随机种子设置为2016，以确保每次运行时得到相同的数据划分。 5. **神经网络模型构建**： - `sknn.mlp` 库提供了构建多层感知机（MLP）的接口。这里定义了一个包含三个隐藏层的模型：第一层和第二层使用Tanh激活函数（`Layer("Tanh", units=21)` 和 `Layer("Tanh", units=30)`），第三层使用Sigmoid激活函数（`Layer("Sigmoid", units=37)`），最后一层为Softmax层用于多分类输出（`Layer("Softmax")`）。 - 模型参数包括验证集大小（25%）、随机状态（2016）、优化规则（RMSprop）、动量、学习率、丢弃率、批次大小（34）以及迭代次数（100）。 这段代码的核心是通过神经网络对8x8的手写数字图像进行分类，展示了Python深度学习实践中数据预处理、模型构建和训练的基本步骤。通过不断调整模型结构和参数，可以优化模型性能，解决多元分类问题。