[Hands On ML] 3. 分类（MNIST手写数字预测）

文章目录 1. 数据预览 2. 数据集拆分 3. 二分类 4. 性能评估 4.1 交叉验证 4.2 准确率、召回率 4.3 受试者工做特征（ROC）曲线 5. 多分类 6. 偏差分析 6.1 检查混淆矩阵 本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考html 数据集为70000张手写数字图片，MNIST 数据集下载python 1. 数据预览

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