(1)学习转载一篇关于机器学习手写数字的识别

Python 3 利用机器学习模型 进行手写体数字检测

Python 3 生成手写体数字数据集

(2)技术总结

机器学习代码实现的初级阶段,既要自己上手项目,也要多看其他前辈的博文,特别是一些附加有算法思路的项目。自己动手实现,只有在代码实现过程才能发现许多问题,总结基础代码,备用。

文件夹自动生成:

@author: 王乾
"""
import os
path_folders = "H:/Python资料/自己代码/手写数字识别/P_generate_handwritten_number/data_pngs/"# 1-9
for i in range(49,58):if (os.path.isdir(path_folders + chr(i))):passelse:# print(i,": ",path_1+chr(i))# 生成目录os.mkdir(path_folders+chr(i))

文件的重新命名:

# 以"test_+样本数.csv"重新命名CSV if "data_"+str(sample_nums)+".csv" in tmpdir: # 之前生成过data_XXX.csv,需要先删除掉 os.remove(path_csv+"data_"+str(sample_nums)+".csv") os.rename(path_csv+"test1.csv", path_csv+"data_"+str(sample_nums)+".csv") else:          os.rename(path_csv+"test1.csv", path_csv+"data_"+str(sample_nums)+".csv") 

汉化路径pandas打开:

# 读取CSV数据
column_names = ["samples", "acc_LR", "acc_LSVC", "acc_MLPC", "acc_SGDC"]
f=open('H:/Python资料/自己代码/手写数字识别/Feature_extract/data/score_csv/'+'score.csv')
rd_csv = pd.read_csv( f , names=column_names)

如何在一个文件调用另一个文件的类

关于python主函数知识

精确度不够高原因分析:(原因不明)

本人结果                                                               原作者提供

问题已解决:下篇博客。

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