15 手写数字识别-小数据集
补交作业：第九次主成分分析
原因：当时忘记交了。
连接：https://www.cnblogs.com/INacl/p/12788161.html
1.手写数字数据集
- from sklearn.datasets import load_digits
- digits = load_digits()
2.图片数据预处理
- x：归一化MinMaxScaler()
- y：独热编码OneHotEncoder()或to_categorical
- 训练集测试集划分
- 张量结构
3.设计卷积神经网络结构
- 绘制模型结构图，并说明设计依据。
采用经典VGGnet模型。多层卷积池化。
4.模型训练
模型参数情况：
设计图形，用于查看模型训练的准去率以及丢失率
进行训练并画图
丢失率：
准确率：
5.模型评价
- model.evaluate()
- 交叉表与交叉矩阵
- pandas.crosstab
- seaborn.heatmap
