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本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含： 关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备
import numpy as np
impo… 本人主页：机器学习司猫白 ok，话不多说，我们进入正题吧 项目概述
本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。文章将包含：
关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns三、数据加载与探索
3.1 加载数据集
# 加载内置MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()print("训练集形状:", x_train.shape)
print("测试集形状:", x_test.shape) Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 11490434/11490434 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5s 0us/step 训练集形状: (60000, 28, 28) 测试集形状: (10000, 28, 28) 可以看到图像是28*28，每张图像一共有784个像素点。
3.2 数据可视化
plt.figure(figsize=(10,5))
for i in range(15):plt.subplot(3,5,i+1)plt.imshow(x_train[i], cmap='gray')plt.title(f"Label: {y_train[i]}")plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('mnist_samples.png', dpi=300)
plt.show()四、数据预处理
4.1 数据归一化
# 将像素值缩放到0-1范围
x_train = x_train.astype("float32") / 255
x_test = x_test.astype("float32") / 255# 将图像展平为784维向量
x_train = x_train.reshape(-1,
