53、手写数字识别：多种机器学习算法的比较与实践

手写数字识别：多种机器学习算法的比较与实践

1. 手写数字识别概述

手写数字识别在光学字符识别（OCR）和模式识别领域广为人知，可应用于邮政编码识别、银行支票处理、表单数据录入等场景。评判一个识别系统的指标通常包括识别准确率、耗时、内存等，特征提取和分类器选择对识别性能影响较大。与在线手写数字识别相比，离线识别仍占主导地位。

2. MNIST 数据集

MNIST 数据集由 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像组成，它是 NIST 更大数据集的子集。NIST 的特殊数据库 3（SD3）和特殊数据库 1（SD1）共同构建了 MNIST 数据集，训练集和测试集分别由 SD3 和 SD1 各取一半组成。实验表明，图像数量、计算机配置以及 CPU 运行状态等因素都会对识别性能产生重大影响。

3. 机器学习方法

以下是 10 种用于手写数字识别的机器学习方法：
- CNN（卷积神经网络） ：传统的 CNN 由输入层、卷积层、池化/下采样层和全连接层组成。卷积层检测前一层特征的局部组合，池化层将语义相似的特征合并为一个。与其他深度架构的主要区别在于，CNN 设计为使用最少的预处理。在 CPU 环境下，CNN 具有最高的准确率，可达 99%，但训练耗时约 7389 秒。在 GPU（Nvidia GeForce GTX 1060）环境下，测试可在 1 分钟内完成，且分类结果相同。
- RF（随机森林） ：随机森林由一组树状分类器组成，每个分类器是独立同分布的随机向量，它们分别为最受欢迎的类别投一票。参数设置为：n_estimators =