scikit-learn机器学习初体验
关键时刻，第一时间送达！
Why
机器学习在图像和语音识别领域已经有很多成熟的应用，比如：
图像识别，比如人脸识别
机器翻译
语音输入
那机器学习究竟是如何做到这些的呢？本文以图像识别中比较简单的数字识别为例来了解一下。
What
scikit-learn 是一个用于数据挖掘和分析的 Python 库，完全开源并封装了很多机器学习的算法，我们可以很方便得对其提供的SVM算法进行训练并将其用于实际应用场景，解决一些数据量不是很大的问题。
下面的例子将演示如何使用sklearn库中提供的数字图片 来识别它们表示的实际数字。
最后画出的图形为：
How
安装 scikit-learn
根据 numpy 官方文档 的说明，官方发布的 源码和包在 SourceForge 上。那么分别从下面的地址下载安装最新 release 版本：
SciPy: Scientific Library for Python
Numerical Python
解决了依赖项问题之后，通过下面的命令安装sklearn：
一个手写数字识别的例子
scikit_learn 官方有个例子，使用sklearn自带的 对算法进行训练并用于手写数字识别的例子。
准备工作
按照本文前半部分的步骤安装sklearn
安装matplotlib的依赖库dateutil
安装matplotlib的依赖库pyparsing
安装科学计算库 matplotlib
Python 代码：
下面的代码将输出注释中提到的将 8 x 8 数字矩阵转换为数组：
其输出为：
从结果看，识别率已经很高，如果有更多更多样化的训练数据并且自己算 参数的话，结果还能更好：
- 发表于:
- 原文链接：http://kuaibao.qq.com/s/20180327B1G0D600?refer=cp_1026
- 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号（企鹅号）传播渠道之一，根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
- 如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
相关快讯
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货
腾讯云开发者
