2、机器学习实战：垃圾邮件检测与手写数字识别

机器学习实战：垃圾邮件检测与手写数字识别

1. 机器学习概述

在当今科技领域，机器学习无疑是热门话题之一，但很多人对其确切含义仍感到困惑。机器学习本质上是编写能从经验中学习、不断提升任务执行能力的计算机程序，且无需开发者修改代码。

机器学习的核心要素包括：
- 数据 ：收集和准备适合程序使用的数据，这一过程被称为特征提取。
- 性能评估 ：定义一个能准确衡量程序任务执行好坏的指标。
- 迭代优化 ：选择算法、用数据训练预测模型、验证模型性能，并通过定义新特征或更换算法进行迭代优化。

机器学习与统计学不同，它更侧重于编写可在生产环境中运行的程序，是一个跨学科领域，对数学研究者和软件工程师都具有重要意义。

2. 手写数字识别挑战

我们面临的第一个挑战是手写数字识别问题，这源自Kaggle.com的机器学习竞赛。数据集包含50,000张28×28像素的灰度手写数字图像，每个像素有256种灰度值，从全白到全黑。我们的目标是编写一个程序，从训练集中学习并对未知图像进行预测，判断其是0 - 9中的哪个数字。

这是一个典型的分类问题，我们需要将图像分为10个类别。解决这个问题的一种方法是比较图像之间的相似度，即找到与未知图像差异最小的已知图像。可以通过逐像素比较图像来实现，差异越大，对应像素的颜色越深。

以下是解决手写数字识别问题的基本步骤：
1. 数据准备 ：读取数据集，将其组织成适合程序处理的格式。
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