手写数字识别是机器学习领域的一个经典案例，通常用于图像识别和模式识别。以下是一些关于手写数字识别的要点：

  • 算法：常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
  • 数据集：MNIST 数据集是最常用的手写数字数据集，包含了 0 到 9 的手写数字图片。
  • 应用：手写数字识别广泛应用于银行自动取款机、手机输入法、车牌识别等领域。

技术要点

  1. 图像预处理：对图像进行灰度化、二值化、去噪等操作。
  2. 特征提取：使用卷积神经网络提取图像特征。
  3. 分类器：使用支持向量机、神经网络等分类器进行预测。

案例展示

以下是一个使用卷积神经网络进行手写数字识别的案例：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D

# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0

# 构建模型
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

扩展阅读

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