Classification

本篇文章基于 著作《Hands-On Machine Learning with Scikit-learn,Keras and TensorFlow 2nd edition》，主要介绍分类模型。

 

1. MNIST数据集：

　　MNIST数据集是一组70000张小数字图像，由高中生和美国人口普查局员工手写，每个图片都代表一个数字。MNIST数据集被机器学习领域广泛使用，以至于该数据集被称为机器学习领域的“hello world”。每当一种新的分类算法面世时，都会看看它在该数据集上的表现。

　　Scikit-Learn加载的数据集通常具有类似的字典结构，有3个key经常使用：

1. DESCR 描述数据集。

2. data 是一个二维数组数据（其实也就是全量样本集），每一行是一个样本，每一列是一个特征。

3. target  是一维数组，也就是分类结果标签。