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摘要
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基于机器学习的手写数字识别方法研究摘要
本文的目标是研究基于k近邻算法的改良模型来识别手写数字。这个模型用scikt-learn的手写数字数据集作训练集来识别手写数字图像,并提出的k近邻算法改良模型在最近邻算法的基础上针对手写数字识别问题进行优化。scikt-learn的手写数字数据集用于训练和测试该模型中所运用的算法。scikt-learn数据集是由不同且高度失真的手写数字图像组成。最后,设计并实现手写数字识别系统在MNIST数据集上来对k近邻算法的改良模型进行验证,实现了高识别精度,证明了k近邻算法的改良
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