【源码】基于Python和Scikitlearn的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于Python和Scikit-learn框架的手写数字识别系统。运用多种机器学习算法（朴素贝叶斯、深度神经网络和卷积神经网络）识别手写数字，提供了详细的算法实现与性能评估。

项目的主要特性和功能

1. 数据集处理：采用Scikit-learn的datasets和MNIST数据集进行手写数字识别，具备数据集加载和预处理功能。
2. 算法实现：实现朴素贝叶斯算法（含自定义和调用Scikit-learn库实现），以及深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），支持模型保存和加载。
3. 性能评估：运用交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等方法评估算法性能，借助Matplotlib可视化展示评估结果。
4. 交互式界面：设计了用户友好的交互界面，用户可输入指令选择不同功能模块运行。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.8及以上版本，安装所需的Python库： bash pip install numpy==1.19.5 scikit-learn==0.24.0 keras==2.4.3 tensorflow==2.4.0 matplotlib==3.3.3

运行程序

进入项目目录，运行main.py文件： bash python main.py 根据提示输入数字选择不同的功能模块进行运行。

下载地址

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