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python实现手写数字识别

手写数字识别是机器学习中的一个常见任务，使用 Python 实现不难。常用的方法包括使用神经网络模型，如卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)或循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)。

首先，你需要准备训练数据，一般使用 MNIST 数据集。其次，你需要选择合适的神经网络模型，并使用 TensorFlow、Keras 等工具实现。最后，你可以对模型进行训练，并使用它对新的手写数字图片进行预测。

举个例子，下面是使用 Keras 实现手写数字识别的代码：

``` from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils

加载数据

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

处理数据

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1).astype(‘float32’) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 28, 28, 1).astype(‘float32’) X_train = X_train / 255 X_test = X_test / 255 y_train = np_utils.to_categorical(y_train) y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

定义模型

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (5, 5), input_shape=(28, 28, 1), activation=’relu’)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation=’relu’)) model.add(Dense(10, activation=’softmax’))