Python实现机器学习字母分类

打开网站链接http://archive.ics.uci.edu/ml/，点击链接 view all data sets，打开所有数据页面，点击Instances，按照研究实例由多到少排序，选择任务为Classification的数据集，最后我们小组选择了“Letter Recognition Data Set”字母识别数据集。 二、数据分析 字母识别数据集每个对象有16个特征，共包括20000个数据对象，每个特征的取值都为整数，于1991年1月1日提供，主要用来进行数据分类试验。分类的目标是识别由黑白像素组成矩形的图像，代表26英文字母哪个字母。这些图像基于20种不同字体，并经过随机变形生成的20000个模拟实例。每个实例转化成16个原始数字特征，其中10000用于训练，另外10000个用于字母预测。因为每个样本都有明确的类标识，所以这个一个监督学习过程。