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神经网络实验——MLP

news 2025/11/30 9:06:56

目录

1 目的

2 方法

3 源代码

4 结果

1 目的

①熟悉 Python 的输入输出流;
②学会使用 matplotlib进行图像可视化;
③掌握神经网络的基本原理，学会使用 sklearn 库中的 MLPClassifier 函数构建基础的多层感知机神经网络分类器;
④学会使用网格查找进行超参数优化。

2 方法

①读取并解压 mnist.gz文件，并区分好训练集与测试集;
②查看数据结构，对手写字符进行可视化展示;
③构建多层感知机神经网络模型，并使用网格查找出最优参数;
④输出模型的最优参数以及模型的预测精度。

3 源代码

①启动 Spyder，新建.py 文件，加载试验所需模块

# 导入相关模块
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np
import pickle
import gzip
import matplotlib. pyplot as plt

②加载数据，数据文件保存在 mnist.gz 安装包中，因此需要对文件进行解压后对文件进行读取，且区分训练集、测试集与验证集

#解压数据并进行读取
with gzip.open(r"D:\大二下\数据挖掘\神经网络\mnist.gz") as fp:training_data, valid_data, test_data= pickle.load(fp,encoding='bytes') 
#区分训练集与测试集
X_training_data,y_training_data= training_data
X_valid_data,y_valid_data= valid_data
X_test_data, y_test_data= test_data

③查看数据的结构，为后续建模做准备:

#定义函数show_data_struct 用于展示数据的结构
def show_data_struct():print(X_training_data.shape,y_training_data.shape)print(X_valid_data.shape,y_valid_data.shape)print(X_test_data.shape,y_test_data.shape)print(X_training_data[0])print(y_training_data[0])
#使用show_data_struct 函数进行数据展示
show_data_struct()

④为了更好地了解数据的形态，对手写字符进行可视化展示

#定义函数用于可视化字符的原有图像
def show_image():plt.figure(1)for i in range(10):image=X_training_data[i]pixels=image.reshape((28,28))plt.subplot(5,2,i+1)plt.imshow(pixels,cmap='gray')plt.title(y_training_data[i])plt.axis('off')plt.subplots_adjust(top=0.92,bottom=0.08,left=0.10,right=0.95, hspace=0.45,wspace=0.85)plt.show()
#使用show_image函数进行图像展示
show_image()

⑤构建参数字典，用于后续使用网格查找进行超参数优化

#字典中用于存放的 MLPClassifier 函数的参数列表
mlp_clf__tuned_parameters= {"hidden_layer_sizes":[(100,),(100,30)],"solver":[' adam', 'sgd', 'bfgs'],"max_iter":[20],"verbose":[True]}

⑥使用MLPClassifier 丽数构建多层感知机神经网络，并使用GridSearchCV 网格查找进行超参数优化，找出最合适的参数

#构建多层感知机分类器
mlp=MLPClassifier()
#通过网格查找出最优参数
estimator= GridSearchCV(mlp,mlp_clf__tuned_parameters,n_jobs=6)
#拟合模型
estimator.fit(X_training_data, y_training_data)
#输出最优参数
print(estimator.best_params_)
#输出模型的预测精度
print(estimator.score(X_test_data, y_test_data))

4 结果

(50000, 784) (50000,)

(10000, 784) (10000,)

(10000, 784) (10000,)

[0.         0.         0.         0.         0.         0.

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5

通过观察数据结构可知，数据由 10000个样本组成，其中每一个样本是由784(28*28)个像素组成的图像，像素黑白用 0/1 进行表示，对应的label目标变量的每个字符图像的真实标签。

由图可知，MNIST数据由手写字符图像和标签组成。

通过对 MLP分类器的学习可见，模型经过 20次迭代，loss 不断减少0.2320587后达到拟合状态。

由输出结果可见，通过 GridSearchCV 网格查到的最优参数为:隐藏层数为(100，30)，最大池化层为 20，激活函数为sgd;且此时多层感知机神经网络MNIST手写字符识别的准确率达到了 0.9347。

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编程日记 2025/2/19 11:08:30

记录一次部署PC端网址全过程

当我查看我之前写的文章时、顿时惊奇发出感慨&#xff1a;啥时候写的&#xff1f;是我写的么&#xff1f;疑惑重重… 所以说&#xff0c;好记性不如烂笔头。 记录一次部署PC端网址全过程 部署PC端网址分是三步&#xff1a;第一步&#xff1a;申请域名并映射到外网IP &#xff0…...

编程日记 2025/2/19 11:07:29

利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换

利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换 1. 引言 在计算机视觉领域&#xff0c;棋盘检测与透视变换是一个常见的任务&#xff0c;广泛应用于 摄像机标定、文档扫描、增强现实&#xff08;AR&#xff09; 等场景。本篇文章将详细介绍如何使用 OpenCV 进行 棋盘检测&#xff0c;并…...

编程日记 2025/2/19 11:06:27

Java Spring boot 篇：常用注解

Configuration 作用 Configuration 注解的核心作用是把一个类标记为 Spring 应用上下文里的配置类。配置类就像一个 Java 版的 XML 配置文件&#xff0c;能够在其中定义 Bean 定义和 Bean 之间的依赖关系。当 Spring 容器启动时&#xff0c;会扫描这些配置类&#xff0c;解析其…...

编程日记 2025/2/19 11:02:21

#渗透测试#批量漏洞挖掘#Apache Log4j反序列化命令执行漏洞

免责声明 本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读。 目录 Apache Log4j反序列化命令执行漏洞 一、…...

编程日记 2025/2/19 11:00:18

KubeSphere 容器平台高可用：环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

编程新知 2025/11/30 1:34:01

python打卡day49

知识点回顾&#xff1a; 通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义 作业&#xff1a;尝试对今天的模型检查参数数目&#xff0c;并用tensorboard查看训练过程 import torch import torch.nn as nn# 定义通道注意力 class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self,…...

编程新知 2025/11/29 18:11:50

React Native 开发环境搭建（全平台详解）

React Native 开发环境搭建&#xff08;全平台详解&#xff09; 在开始使用 React Native 开发移动应用之前&#xff0c;正确设置开发环境是至关重要的一步。本文将为你提供一份全面的指南&#xff0c;涵盖 macOS 和 Windows 平台的配置步骤&#xff0c;如何在 Android 和 iOS…...

编程新知 2025/10/7 2:47:54

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力

引言&#xff1a; 在人工智能快速发展的浪潮中&#xff0c;快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。该模型代表着该领域的重大突破&#xff0c;通过独特方式融合思考与非思考…...

编程新知 2025/11/27 11:46:19

Neo4j 集群管理：原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档，本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石，用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

编程新知 2025/7/4 0:49:28

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式&#xff1a; 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

编程新知 2025/10/13 2:26:14

解读《网络安全法》最新修订，把握网络安全新趋势

《网络安全法》自2017年施行以来&#xff0c;在维护网络空间安全方面发挥了重要作用。但随着网络环境的日益复杂&#xff0c;网络攻击、数据泄露等事件频发&#xff0c;现行法律已难以完全适应新的风险挑战。 2025年3月28日&#xff0c;国家网信办会同相关部门起草了《网络安全…...

编程新知 2025/11/17 0:16:17

Caliper 配置文件解析：fisco-bcos.json

config.yaml 文件 config.yaml 是 Caliper 的主配置文件，通常包含以下内容： test:name: fisco-bcos-test # 测试名称description: Performance test of FISCO-BCOS # 测试描述workers:type: local # 工作进程类型number: 5 # 工作进程数量monitor:type: - docker- pro…...

编程新知 2025/10/24 15:14:02

在 Spring Boot 中使用 JSP

jsp&#xff1f; 好多年没用了。重新整一下 还费了点时间&#xff0c;记录一下。 项目结构&#xff1a; pom: <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi"http://ww…...

编程新知 2025/11/20 13:07:19

Unity中的transform.up

2025年6月8日&#xff0c;周日下午 在Unity中&#xff0c;transform.up是Transform组件的一个属性&#xff0c;表示游戏对象在世界空间中的“上”方向&#xff08;Y轴正方向&#xff09;&#xff0c;且会随对象旋转动态变化。以下是关键点解析&#xff1a; 基本定义 transfor…...

编程新知 2025/11/24 9:46:39