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【機械学習】Python3 + scikit-learn で識別率99%の手書き数字の分類器を作った - クイック エンジニアリングブログ
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こんにちは。 Ruby on Rails 、NodeJS、Meteor 等放浪し、現在はデータサイエンティストを目指している... こんにちは。 Ruby on Rails 、NodeJS、Meteor 等放浪し、現在はデータサイエンティストを目指している五所です。 大学では一応数学を専攻していました。 概要 機械学習への入り口として、よく題材にされるMNISTの手書き数字の分類器を作ってみました。 使ったのはPython3とscikit-learnというライブラリです。 結果としては、 トレーニングデータは60000字 テストデータは10000字 正答率99.913% トレーニングにかかった時間は5分程度 チューニングゼロでこのスコアが出たので、ライブラリは素晴らしいなあと思いました。 画像サイズは28*28ピクセルなので、784次元ベクトルを入力とした10クラス分類問題です。 他クラス分類問題はランダムフォレスト分類器を使いと良いと聞きかじったので、そうしています。 今回作ったファイルはこちらに置いておきました。