一文实现0~9手写数字识别系统

本文介绍了使用Python k-近邻算法实现0~9手写数字识别系统的过程,包括数据收集、格式转换、算法测试和使用。通过图像数据转化为文本数据,利用classify0()函数进行分类,最后展示算法在实际图像上的应用和测试结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上一篇《机器学习分类算法之k-近邻代码分析》中,大家后台留言有以下错误:

在此,统一给大家答复:这是由于Python 3与Python 2之间的割裂以及向下不兼容造成的,iteritems是Python2里的写法,Python3中使用items。出错的童鞋使用的环境是Python3,大家可以查看下自己的Python版本。

后续的代码分享,均使用Python3,如果有Python2和Python3不一致的地方,我会做好标注。

修改后正确的运行结果,如下:

本节分享的是Peter机器学习实战中2.3示例手写识别系统。怎样一步步构建并使用k-近邻分类器进行数字0~9的手写识别。

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