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神经网络实验——MLP

news 2026/2/10 20:19:29

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

idea大量爆红问题解决

问题描述 在学习和工作中&#xff0c;idea是程序员不可缺少的一个工具&#xff0c;但是突然在有些时候就会出现大量爆红的问题&#xff0c;发现无法跳转&#xff0c;无论是关机重启或者是替换root都无法解决 就是如上所展示的问题&#xff0c;但是程序依然可以启动。 问题解决…...

编程新知 2026/2/8 6:37:38

＜6＞-MySQL表的增删查改

目录 一&#xff0c;create&#xff08;创建表&#xff09; 二&#xff0c;retrieve&#xff08;查询表&#xff09; 1&#xff0c;select列 2&#xff0c;where条件 三&#xff0c;update&#xff08;更新表&#xff09; 四&#xff0c;delete&#xff08;删除表&#xf…...

编程新知 2025/12/11 18:28:17

脑机新手指南（八）：OpenBCI_GUI：从环境搭建到数据可视化（下）

一、数据处理与分析实战 &#xff08;一&#xff09;实时滤波与参数调整 基础滤波操作 60Hz 工频滤波&#xff1a;勾选界面右侧 “60Hz” 复选框&#xff0c;可有效抑制电网干扰&#xff08;适用于北美地区&#xff0c;欧洲用户可调整为 50Hz&#xff09;。 平滑处理&…...

编程新知 2025/11/19 22:56:53

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画（ArkTS）文档的结构化整理，通过层级标题、表格和代码块提升可读性：

一、属性动画概述NETX 作用&#xff1a;实现组件通用属性的渐变过渡效果&#xff0c;提升用户体验。支持属性&#xff1a;width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项&#xff1a; 布局类属性&#xff08;如宽高&#xff09;变化时&#…...

编程新知 2026/1/28 21:15:38

Mac软件卸载指南，简单易懂！

刚和Adobe分手&#xff0c;它却总在Library里给你写"回忆录"&#xff1f;卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散&#xff1f;总是会有残留文件&#xff0c;别慌&#xff01;这份Mac软件卸载指南&#xff0c;将用最硬核的方式教你"数字分手术"&#xff0…...

编程新知 2026/2/7 0:48:56

css的定位（position）详解：相对定位 绝对定位 固定定位

在 CSS 中&#xff0c;元素的定位通过 position 属性控制&#xff0c;共有 5 种定位模式&#xff1a;static&#xff08;静态定位&#xff09;、relative&#xff08;相对定位&#xff09;、absolute&#xff08;绝对定位&#xff09;、fixed&#xff08;固定定位&#xff09;和…...

编程新知 2026/2/6 6:35:29

Android 之 kotlin 语言学习笔记三（Kotlin-Java 互操作）

参考官方文档&#xff1a;https://developer.android.google.cn/kotlin/interop?hlzh-cn 一、Java&#xff08;供 Kotlin 使用&#xff09; 1、不得使用硬关键字 不要使用 Kotlin 的任何硬关键字作为方法的名称 或字段。允许使用 Kotlin 的软关键字、修饰符关键字和特殊标识…...

编程新知 2026/2/8 0:33:04

AI病理诊断七剑下天山，医疗未来触手可及

一、病理诊断困局&#xff1a;刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断"&#xff0c;医生需通过显微镜观察组织切片&#xff0c;在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示&#xff0c;基层医院误诊率达12%-15%&#xff0c;专家会诊…...

编程新知 2026/2/6 20:53:34

Linux 内存管理实战精讲：核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

编程新知 2026/2/10 11:15:13

用鸿蒙HarmonyOS5实现中国象棋小游戏的过程

下面是一个基于鸿蒙OS (HarmonyOS) 的中国象棋小游戏的实现代码。这个实现使用Java语言和鸿蒙的Ability框架。 1. 项目结构 /src/main/java/com/example/chinesechess/├── MainAbilitySlice.java // 主界面逻辑├── ChessView.java // 游戏视图和逻辑├──…...

编程新知 2025/8/18 11:32:48