在这个部分，我们将探讨如何使用机器学习技术来识别手写数字。手写数字识别是一个经典的机器学习问题，通常作为初学者了解机器学习算法的入门项目。
项目背景
手写数字识别在现实世界中有着广泛的应用，例如在银行自动柜员机（ATM）上识别用户的签名，或者在线支付系统中验证用户的身份。
技术栈
以下是一些可能用于手写数字识别的项目技术：
- 数据集：MNIST 数据集是一个常用的手写数字数据集，包含了 0 到 9 的手写数字图片。
- 算法：常见的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。
- 框架：TensorFlow、PyTorch 或 Keras 等深度学习框架可以用于实现和训练模型。
项目步骤
- 数据预处理：读取 MNIST 数据集，并进行必要的预处理，如归一化、缩放等。
- 模型构建：根据所选算法构建模型，例如使用 CNN。
- 模型训练：使用训练数据对模型进行训练。
- 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
- 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中。
项目资源
图片示例
下面是一个手写数字的示例图片：