【源码】基于TensorFlow和Scikitlearn的手写数字识别系统

项目简介

本项目是基于TensorFlow和Scikit-learn的手写数字识别系统，可识别MNIST数据集中的手写数字。项目实现了多种机器学习模型，如贝叶斯分类器、卷积神经网络（CNN）、逻辑回归和支持向量机（SVM），支持用户训练和测试模型，计算准确率并进行可视化分析。

项目的主要特性和功能

1. 贝叶斯分类器：运用贝叶斯定理分类手写数字，支持训练与测试，可计算准确率，还能可视化预测错误的图像。
2. 卷积神经网络（CNN）：借助TensorFlow框架构建深度学习模型，包含两个卷积层和一个全连接层，支持训练与测试，可计算测试集准确率，使用TensorBoard可视化训练过程。
3. 逻辑回归：用TensorFlow实现逻辑回归模型，支持训练与测试，能计算训练集和测试集的准确率，绘制训练损失和准确率曲线。
4. 支持向量机（SVM）：通过Scikit-learn实现SVM模型，支持训练与测试，可计算测试集准确率，可视化预测错误的图像。
5. 数据读取：提供从MNIST数据集加载图像和标签数据的函数，支持二进制文件的解析处理。
6. 精灵图像生成：从MNIST数据集生成精灵图像用于可视化，保存生成的图像和相关标签文件。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x，安装numpy、tensorflow、scikit-learn、matplotlib这些Python库。
2. 下载数据集：从MNIST官方网站或指定网盘链接下载MNIST数据集，将数据集文件放在项目目录下的指定路径。
3. 运行训练脚本：按需选择训练脚本（如bayers_train.py、cnn_train.py、logistic.py、svm.py），运行脚本进行模型训练，训练时会保存模型和日志文件。
4. 运行测试脚本：选择测试脚本（如bayers_test.py、cnn_test.py），运行脚本进行模型测试，计算准确率并可视化结果。
5. 可视化分析：使用TensorBoard加载日志文件查看训练可视化结果，运行sprite_image.py生成精灵图像用于进一步分析。

下载地址

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