这是一个基于机器学习的手写数字识别实验，使用经典数据集 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）进行训练与预测。项目目标是通过算法识别手写数字图像，准确率可达99%以上。
项目亮点 🔍
- 📁 数据集来源：包含60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片尺寸为28x28像素
- 🤖 模型架构：采用卷积神经网络（CNN）结构，包含多个卷积层和全连接层
- 📈 训练效果：通过反向传播算法优化参数，支持实时预测与可视化
技术实现步骤 🧰
- 数据预处理：将图像转换为灰度图并归一化像素值
- 模型构建：使用PyTorch或TensorFlow框架搭建网络
- 模型训练：在GPU加速下进行迭代优化
- 预测与评估：通过测试集验证模型性能
扩展学习 📚
- 如需了解更详细的数据集信息，可访问 projects/mnist 路径
- 想探索其他图像识别项目？可查看 projects/ai_tutorial 的教程内容
- 了解如何用Python实现手写数字识别？点击查看代码示例
项目应用场景 🌐
- 🧑💻 教育领域：用于教学机器学习基础概念
- 📊 科研领域：作为图像分类的经典案例研究
- 🧩 工业应用：可用于自动化文档处理系统
本项目已通过严格的数据清洗与模型验证，确保结果的可靠性与可复现性。如需获取完整代码或实验报告，请点击 projects/handwritten_digits_code 查看。