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4.13 Sklearn手写数字识别
上一节我们学习了如何从头开始搭建一个BP神经网络来完成手写数字识别,其实搭建BP神经网络还有更简单快捷的方法,即使用scikit-learn模块。scikit-learn是一个常用的Python模型,里面封装了大量的机器学习算法,其中就包括BP神经网络。下面我们来看一下如何使用scikit-learn中的神经网络算法来进行手写数字识别,如代码4-4所示。
代码4-4:BP神经网络完成手写数字识别(使用scikit-learn中的神经网络算法)
![](https://epubservercos.yuewen.com/3560BA/20637463908664506/epubprivate/OEBPS/Images/41193_101_2.jpg?sign=1738933502-ZwSn78vNyBkUXYvt0spcAElDQ1iaVYwr-0-7633628c4b7e2fa736d683510b5e474e)
![](https://epubservercos.yuewen.com/3560BA/20637463908664506/epubprivate/OEBPS/Images/41193_102_1.jpg?sign=1738933502-k7zjtmNMp2L5ifs0g4bOFLxnFNLLldl4-0-dc60bc7cf9dfa30bdbdb557c11ebe536)
运行结果如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/3560BA/20637463908664506/epubprivate/OEBPS/Images/41193_102_2.jpg?sign=1738933502-eBGX7QEGpCkVa4kKCRoS9saNNNuHemhK-0-6adccc66031e02b740e0f91d9fc128d8)
要注意的是,scikit-learn中封装的神经网络只是普通的BP神经网络,不具备深度学习算法。如果要实现深度学习算法,需要使用专门的深度学习框架,如Tensorflow,在下一章中我们将会详细介绍。