【源码】基于机器学习算法的Mnist分类器项目

项目简介

本项目是基于机器学习算法构建的Mnist手写数字分类器，借助随机森林、K近邻、K均值聚类、随机梯度下降等多种分类算法，旨在学习和比较不同算法性能，实现对Mnist数据集的准确分类。

项目的主要特性和功能

1. 数据可视化：可直观查看Mnist数据集。
2. 多种分类算法实现：包含随机森林、K近邻、K均值聚类和随机梯度下降等分类算法，能对Mnist数据集进行分类。
3. 预测手写数字：通过训练模型实现对手写数字的预测。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 安装所需依赖，包括TensorFlow等。 2. 导入Mnist数据集并进行预处理。 3. 选择合适的算法进行训练和测试。 4. 使用训练好的模型进行预测。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】