分类-MNIST（手写数字识别）

这是学习《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的笔记，如果此笔记对该书有侵权内容，请联系我，将其删除。

这里面的内容目前条理还不是特别清析，后面有时间会更新整理一下。

下面的代码运行环境为jupyter + python3.6

获取数据

# from sklearn.datasets import fetch_mldata
# from sklearn import datasets

# mnist = fetch_mldata('MNIST	original')
# mnist

好像下载不到它的数据，直接从网上找到它的数据，放到当面目录下的\datasets\mldata目录下。MNIST data的百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1Np4r6uepYkPDHZsdMU4l-w 提取码: 9dq2，如果链接失效，可在下面评论区告知我，或者自己去网上找一样的，相信各位小伙伴的能力呀。

输入如下代码：

from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn import datasets
import numpy as np

mnist = fetch_mldata('mnist-original', data_home = './datasets/')
mnist

上面的代码中的data_home表示你的数据集的文件路径，写的是一个相对路径，如果你没有将你的数据集放在你当前代码的目录下，你可能需要使用绝对路径。

输出：

{'DESCR': 'mldata.org dataset: mnist-original',
 'COL_NAMES': ['label', 'data'],
 'target': array([0., 0., 0., ..., 9., 9., 9.]),
 'data': array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        ...,
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}

可以看出，我们成功读到了它的数据，网上有很多的说法是错误的，没有办法读成功，只有这个才是正解