MNIST 手書き数字データを画像ファイルに変換する - y_uti のブログ
MNIST 手書き数字データは、0 から 9 までの手書きの数字 70,000 点を収録したデータセットです。機械学習やパターン認識の手法を確認するために利用できます。以下のウェブサイトからデータをダウンロードできます。 MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges データは、訓練データ 60,000 点 (train) とテストデータ 10,000 点 (t10k) に分けられています。それぞれ、手書きの数字を表すピクセルデータ (images) と、それが 0 から 9 のどの数字なのかを示すラベルデータ (labels) からなります。いずれも、バイナリ形式で提供されています。 今回は、これらのデータをバイナリ形式からテキスト形式に変換して、簡単に、データの内容を確認したりス
多層パーセプトロンでMNISTの手書き数字認識 - 人工知能に関する断創録
多層パーセプトロンで手書き数字認識（2014/2/1）の続き。今回は、簡易版のdigitsデータではなく、MNISTのより大規模な手書き数字データを使って学習してみます。 MNISTデータ MNISTは、28x28ピクセル、70000サンプルの数字の手書き画像データです。各ピクセルは0から255の値を取ります。まずは、digitsデータの時と同様にMNISTのデータを描画してどのようなデータなのか確認してみます。MNISTのデータは上記サイトからダウンロードしなくてもscikit-learnのfetch_mldata()関数でWebから取得できます。取得するのは初回実行時だけで二回目以降は第二引数のdata_homeに指定した場所に保存されます。 #coding: utf-8 import numpy as np import pylab from sklearn.datasets imp
MNIST handwritten digit database, Yann LeCun and Corinna Cortes
The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spendin
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