【摘 要】
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手写体数字识别一直是机器学习分类领域研究的热点,文章设计了一种基于KNN算法手写数字分类器模型,使用主流的机器学习库scikit-learn进行开发,在预处理阶段,将数字集拆分为
【机 构】
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天津理工大学中环信息学院后勤管理处
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手写体数字识别一直是机器学习分类领域研究的热点,文章设计了一种基于KNN算法手写数字分类器模型,使用主流的机器学习库scikit-learn进行开发,在预处理阶段,将数字集拆分为训练集和测试集,采用基于权重和不考虑权重的KNN算法进行模型训练和分类预测,利用网格搜索法根据分类预测准确率进行优化调参,最后在scikit learn库提供的UCI-ML手写体数字集进行测试,结果表明,文章设计的基于KNN算法的手写数字分类器模型,能够较好的完成UCIML手写数字测试集的分类工作,基于权重KNN分类模型的分类准确
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