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mnistを全結合層で教師あり学習し、最終段をクラスタリングして評価する - Qiita
# Kerasの関数でデータの読み込み。データをシャッフルして学習データと訓練データに分割 (x_train, y_t... # Kerasの関数でデータの読み込み。データをシャッフルして学習データと訓練データに分割 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 2次元データを数値に変換 x_train = x_train.reshape(60000, 784) x_test = x_test.reshape(10000, 784) # 型変換 x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') # 255で割ったものを新たに変数とする x_train /= 255 x_test /= 255 # one-hot encodingを施すためのメソッド from keras.utils.np_utils import to_categorical # クラス
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