数字识别是机器学习领域的一个经典问题。本教程将介绍几种常见的数字识别算法。
常见算法
K近邻算法 (K-Nearest Neighbors, KNN): 通过寻找训练集中与测试样本最相似的K个样本，然后根据这K个样本的标签来预测测试样本的标签。
支持向量机 (Support Vector Machine, SVM): 通过找到一个超平面，将不同类别的样本分开。SVM在处理高维数据时表现良好。
决策树: 通过一系列的规则来对样本进行分类。决策树简单易懂，但容易过拟合。
神经网络: 通过模拟人脑神经元的工作原理，神经网络可以学习复杂的非线性关系。
示例图片
下面是一张神经网络的结构图。
扩展阅读
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