手写数字识别jupyter

可以使用Python中的机器学习库来实现手写数字识别，其中最常用的是scikit-learn和TensorFlow。在Jupyter Notebook中，可以使用以下步骤来实现手写数字识别：

1. 导入数据集：使用scikit-learn库中的load_digits()函数导入手写数字数据集。
2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行标准化处理。
3. 模型训练：使用机器学习算法（如KNN、SVM、神经网络等）对训练集进行训练。
4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率等指标。

以下是一个简单的手写数字识别代码示例：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据集
digits = load_digits()

# 数据预处理
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 模型训练
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率：", accuracy)