手写数字识别是机器学习领域经典的入门项目，常用于实践图像分类算法。以下为本项目的结构化内容：

📚 项目简介

本项目基于 MNIST数据集，通过Python实现手写数字的自动识别。

手写数字 示例

📌 扩展阅读：想了解机器学习基础概念？访问 /Python_ML/Projects/Intro_to_ML 获取详细教程。

🧠 实现步骤

  1. 数据加载：使用 tensorflow 或 sklearn 加载MNIST数据集
  2. 预处理：归一化图像数据，划分训练集/测试集
  3. 模型构建：搭建全连接网络或卷积神经网络
  4. 训练与评估：通过 model.fit() 训练模型并计算准确率
  5. 可视化结果：展示识别前后的对比图

机器学习 流程

💻 代码示例

from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载数据...
# 构建模型...
# 训练模型...

📌 注意：完整代码可参考 /Python_ML/Projects/Code_Examples 获取。

📈 结果展示

训练完成后，模型可达到 99% 以上准确率。以下为测试结果示例：

数字识别 结果