机器学习课程号(2)

机器学习进阶研究

本节阐述分类体系的构建与应用

1，MNIST数据集

2，构建一个二值分类模型

3，评估模型表现

4，设计多类别分类模型

5，分析误判情况

6，实现多标签分类任务

7，完成多输出分类处理

MNIST数据集应用

MNIST数据集包含70000幅由美国高中生及人口调查局工作人员手写形成的数字图像，每张图像均对应其实际所表示的数字。由于该数据集被广泛应用于各类研究，因而常被视为机器学习领域的“HelloWorld”基准数据集。

数据获取方法与实施

Scikit集成了多种辅助工具，可用于数据集的获取与下载。

    from sklearn.datasets import fetch_mldata
    mnist = fetch_mldata('MNIST original')
    print(mnist)
    
    
      
      
      
    

当前这段代码已无法正常使用，运行时将出现错误提示，因此将所下载的数据集上传至百度云，供大家下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1ANlUjmZpZMNgCttRVjwfiA 提取码：rqbz

请将下载完成的数据文件放置于项目目录中，具体路径如下：

![在这里插入图片描述](https://