<jupyter_start><jupyter_text>Reconocimiento de dígitos escritos a mano.=== Consiste en 1797 instancias de imágenes de dígitos escritos a mano.https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits Desarrolle un modelo de clasificación que permita determinar a que dígito pertenece cada imágen.<jupyter_code>##
## Preparacion
##
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn import datasets

## carga del dataset
digits = datasets.load_digits()

##
## digits.data contiene el patrón de entrada
## digits.target es la clase
##

## Matriz de la entrada
print(type(digits.data))
print(digits.data.shape)
print(type(digits.target))
len(digits.target)
##
## Primeras 10 imágenes del dataset
##
images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target))
for index, (image, label) in enumerate(images_and_labels[:10]):
    plt.subplot(2, 5, index + 1)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
    plt.title('Training: %i' % label)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.11150442477876106, 'fraction_numerical': 0.009734513274336283, 'mean_word_length': 5.732142857142857, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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