分类-MNIST（手写数字识别）
这是学习《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的笔记，如果此笔记对该书有侵权内容，请联系我，将其删除。
这里面的内容目前条理还不是特别清析，后面有时间会更新整理一下。
下面的代码运行环境为jupyter + python3.6
获取数据
# from sklearn.datasets import fetch_mldata
# from sklearn import datasets
# mnist = fetch_mldata(\'MNIST original\')
# mnist
好像下载不到它的数据，直接从网上找到它的数据，放到当面目录下的\datasets\mldata目录下。MNIST data的百度网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1Np4r6uepYkPDHZsdMU4l-w 提取码: 9dq2，如果链接失效，可在下面评论区告知我，或者自己去网上找一样的，相信各位小伙伴的能力呀。
输入如下代码：
from sklearn.datasets import fetch_mldata
from sklearn import datasets
import numpy as np
mnist = fetch_mldata(\'mnist-original\', data_home = \'./datasets/\')
mnist
上面的代码中的data_home表示你的数据集的文件路径，写的是一个相对路径，如果你没有将你的数据集放在你当前代码的目录下，你可能需要使用绝对路径。
输出：
{\'DESCR\': \'mldata.org dataset: mnist-original\',
\'COL_NAMES\': [\'label\', \'data\'],
\'target\': array([0., 0., 0., ..., 9., 9., 9.]),
\'data\': array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
...,
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}
可以看出，我们成功读到了它的数据，网上有很多的说法是错误的，没有办法读成功，只有这个才是正解
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