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     MNIST 包括6万张28x28的训练...前面在介绍卷积神经网络的时候说到过LeNet-5，LeNet-5之所以强大就是因为在当时的环境下将MNIST数据的识别率提高到了99%，这里我们也自己从头搭建一个卷积神经网络，也达到99%的准确率。

手写数字识别

标签：   Python

     手写数字识别 手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。 对于机器而言，这是一项艰巨的任务，因为手写数字不是十全十美的，可以用多种口味制作。 手写数字识别是使用数字图像并识别图像中存在的数字的解决方案...

     使用KNN算法实现手写数字识别需要注意数据预处理、特征提取、k值选择、分类器训练、测试与评估等方面的问题。通过对这些问题的优化和改进，可以提高手写数字识别的准确性和效率。训练模型，程序效果。模型测试，程序...

     在做此项目之前，首先要明白何为KNN算法。 一 、 K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。...

     第一列为 "标签"，为该图片对应的手写数字。其余784列为该图像的像素值。3 每个像素取值范围[0,255]，取值越大意味着该像素颜色越深。2 每个图像高 28 像素，宽28 像素，共784个像素。训练该模型并将其保存在目录为...

     接下来，我们创建一个KNN分类器对象，并使用训练数据对其进行训练。训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估...最后，我们打印出预测结果，即模型识别的手写数字。这里，我们指定测试集的大小为数据集的20%，并使用。

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