【源码】基于Python机器学习的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于Python的机器学习应用，专注于手写数字识别。运用K最近邻（KNN）和神经网络（多层感知器）算法，经过数据加载、模型构建、训练和评估等流程，实现对手写数字的有效识别。

项目的主要特性和功能

1. 数据加载与预处理：通过img2vector和readDataSet函数，把手写数字图像转为向量，并加载训练集和测试集数据。
2. KNN分类器：用KNN算法构建分类器，设置查找算法和邻居数来识别手写数字。
3. 神经网络模型：利用scikit - learn库的MLPClassifier构建多层感知器模型，可设置隐藏层大小、激活函数、学习率等参数。
4. 模型训练与评估：用训练集数据对KNN和神经网络模型进行训练，再通过测试集数据评估模型性能。
5. 错误率计算：计算模型在测试集上的错误率，评估模型的准确性和可靠性。

安装使用步骤

1. 安装必要的库：确保已安装Python，并安装numpy、os和sklearn等所需库。
2. 运行代码：运行代码，确保提供正确的训练集和测试集路径。
3. 观察结果：观察模型的训练过程和测试结果，评估模型性能。
4. 调整参数：根据需求，调整KNN和神经网络模型的参数，优化模型性能。
5. 应用模型：将训练好的模型应用到新的手写数字图像上进行识别。

下载地址

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