python手写汉字识别_用python实现手写数字识别

前言

在之前的学习中，已经对神经网络的算法具体进行了学习和了解。现在，我们可以用python通过两种方法来实现手写数字的识别。这两种方法分别是多元逻辑回归和神经网络方法。

用多元逻辑回归手写数字识别

训练样本简介

首先，可以用逻辑回归实现手写数字识别的多元分类，在ex3data.mat文件中保存着一个包含5000个培训考试训练数据集的手写数字，.mat格式表示这些训练数据集以矩阵格式保存，而不是文本格式。训练集中有5000个训练样本，每个训练样本是一个20X20像素的灰度图像，每一个像素用一个float型数据表示当前位置的灰度强度。20X20像素形成一个400维向量，每一个训练样本形成一个单行矩阵

，5000个训练样本构成一个5000X400的矩阵，每一个行向量代表手写数字图像的训练样本。矩阵

可以如下表示：

数据集第二部分包含一个5000维的矩阵

, 代表输出值的标签，即0,1,2,3,4,5,6,7,8,9.

如下代码所示，首先导入算法实现所需要的python库

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import scipy.io as scio

初始化一些参数

input_layer_size = 400 # 20x20 像素矩阵

num_labels = 10 # 手写数字 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9

数据可视化

随机选取

矩阵中的100行向量，并将这些函数传递到displayData函数中，通过调用此函数，我们可以显示出这些向量的灰度图像，具体实现如下所示：

载入数据

data = scio.loadmat('ex3data1.mat')

X = data['X']

y = data['y'].flatten()

m = y.size

绘图函数实现

绘图函数的实现如下所示，具体实现思路就是确定显示图