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机器学习–Kaggle的使用
打开Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community并点击Sign In登录账号
kaggle中自带了很多的数据集
在点击Datasets之后，单点Notebook，如果有适用的数据集可以单击Copy and Edit复制其Notebook，之后我们自己进行慢慢研习。
点击File，Upload input，Upload dataset后即可把我们现有的文档进行上传。
来举一个手写数字识别的栗子：
import numpy as np # 导入NumPy数学工具箱
import pandas as pd # 导入Pandas数据处理工具箱
from keras.datasets import mnist #从Keras中导入mnist数据集
#读入训练集和测试集
(X_train_image, y_train_lable), (X_test_image, y_test_lable) = mnist.load_data()
print ("特征集张量形状：", X_train_image.shape) #用shape方法显示张量的形状
print ("第一个数据样本：\n", X_train_image[0]) #注意Python的索引是从0开始的
结果如下
shape方法显示X_train_image张量的形状。灰度图像数据集是3D张量，第一个维度是样本维（也就是一张一张的图片，共60 000张），后面两个是特征维（也就是图片的28px×28px的矩阵）
print ("第一个数据样本的标签：", y_train_lable[0])
from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 导入keras.utils工具箱的类别转换工具
X_train = X_train_image.reshape(60000,28,28,1) # 给标签增加一个维度
X_test = X_test_image.reshape(10000,28,28,1) # 给标签增加一个维度
y_train = to_categorical(y_train_lable, 10) # 特征转换为one-hot编码
y_test = to_categorical(y_test_lable, 10) # 特征转换为one-hot编码
print ("数据集张量形状：", X_train.shape) # 特征集张量的形状
print ("第一个数据标签：",y_train[0]) # 显示标签集的第一个数据
（1）Keras要求图像数据集导入卷积网络模型时为4阶张量，最后一阶代表颜色深度，灰度图像只有一个颜色通道，可以设置其值为1。
from keras import models # 导入Keras模型, 和各种神经网络的层
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
model = models.Sequential() # 用序贯方式建立模型
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', # 添加Conv2D层input_shape=(28,28,1))) # 指定输入数据样本张量的类型
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 添加MaxPooling2D层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) # 添加Conv2D层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 添加MaxPooling2D层
model.add(Dropout(0.25)) # 添加Dropout层
model.add(Flatten()) # 展平
model.add(Dense(128, activation='relu')) # 添加全连接层
model.add(Dropout(0.5)) # 添加Dropout层
model.add(Dense(10, activation='softmax')) # Softmax分类激活，输出10维分类码
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', # 指定优化器loss='categorical_crossentropy', # 指定损失函数metrics=['accuracy']) # 指定验证过程中的评估指标
这段代码把数据集放入卷积神经网络进行处理。这个网络中包括两个Conv2D（二维卷积）层，两个MaxPooling2D（最大池化）层，两个Dropout层用于防止过拟合，还有Dense（全连接）层，
最后通过Softmax分类器输出预测标签y’值，也就是所预测的分类值。这个y’值，是一个one-hot（即“一位有效编码”）格式的10维向量。我们可以将y’与标签真值y进行比较，以计算预测的准确率。
model.fit(X_train, y_train, # 指定训练特征集和训练标签集validation_split = 0.3, # 部分训练集数据拆分成验证集epochs=5, # 训练轮次为5轮batch_size=128) # 以128为批量进行训练
accuracy：代表训练集上的预测准确率。
val_accuracy：代表验证集上的预测准确率。
score = model.evaluate(X_test, y_test) # 在测试集上进行模型评估
print('测试集预测准确率:', score[1]) # 打印测试集上的预测准确率
K折验证:机器学习中有重用同一个数据集进行多次验证的方法
K折验证（K-fold validation）的思路是将数据划分为大小相同的K个分区，对于每个分区，都在剩余的K-1个分区上训练模型，然后在留
下的分区上评估模型。
最终分数等于K个分数的平均值。对于数据集的规模比较小或者模型性能很不稳定的情况，这是一种很有用的方法。
注意K折验证仍需要预留独立的测试集再次进行模型的校正
pred = model.predict(X_test[0].reshape(1, 28, 28, 1)) # 预测测试集第一个数据
print(pred[0],"转换一下格式得到：",pred.argmax()) # 把one-hot码转换为数字
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图工具包
plt.imshow(X_test[0].reshape(28, 28),cmap='Greys') # 输出这个图片
可通过如上predict方法得到模型的预测值