用感知机探索MNIST：手写数字识别的第一步

人工智能

2023-10-12 06:57:28

导言：

机器学习，人工智能的分支之一，赋予计算机从数据中学习和做出决策的能力。让我们踏上这一激动人心的旅程，探索机器学习的基础知识，从感知机识别手写数字（MNIST 示例）开始。

感知机：一个基本的分类器

感知机是一种简单的线性分类器，用于将数据点分为两个类别。它通过定义一个超平面来实现，该超平面将数据点分开。感知机的训练涉及调整超平面的权重和偏差，直到它可以正确地将数据点分类。

MNIST 数据集：手写数字宝库

MNIST 数据集包含 70,000 张手写数字图像，其中 60,000 张用于训练，10,000 张用于测试。这些图像大小为 28x28 像素，代表从 0 到 9 的手写数字。

感知机与 MNIST 的邂逅

我们的任务是使用感知机对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。让我们深入了解这一过程的各个步骤：

数据准备： 加载 MNIST 数据集并将其转换为感知机可以理解的格式。
感知机初始化： 初始化感知机的权重和偏差，然后进行训练。
训练： 使用梯度下降算法对感知机进行训练，以最小化分类误差。
评估： 使用测试数据集评估训练后的感知机的性能。

实施细节：

Python 编程语言： 用 Python 编写代码以方便实现。
NumPy 库： 用于处理数字数组和矩阵。
Scikit-Learn 库： 包含用于感知机分类的预构建功能。

代码示例：

# 加载 MNIST 数据集
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits

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

# 初始化感知机
from sklearn.linear_model import Perceptron

clf = Perceptron()

# 训练感知机
clf.fit(X, y)

# 评估感知机
from sklearn.metrics import accuracy_score

print("准确率：", accuracy_score(y, clf.predict(X)))