手写数字识别dt.ann.svm

手写数字识别是一种将手写数字转化为数字形式的技术。dt.ann.svm是一种常用的算法模型。
决策树（dt）是一种树状结构，通过一系列的判定条件对输入数据进行分类或回归预测。手写数字识别中，决策树可以通过学习一系列特征，判断输入的手写数字属于哪个数字类别。
人工神经网络（ann）是一种模拟人脑神经元通信的计算模型，其由多层神经元组成，每个神经元都与前后层的神经元相连。通过训练来调整神经元之间的连接权重，使其能够对输入的手写数字进行识别。
支持向量机（svm）是一种二分类模型，其通过在特征空间中找到一个最优超平面，将不同类别的样本正确地分开。手写数字识别中，SVM可以将输入的手写数字与各个数字类别进行区分。
dt.ann.svm是把决策树、人工神经网络和支持向量机这三种算法模型结合起来使用的方法。通过将这三种模型相结合，可以提高手写数字识别的准确性和效率。具体的实现方法可以是先使用决策树进行初步分类，然后将未能正确识别的样本交给人工神经网络进行进一步学习和训练，最后使用支持向量机对样本进行最终的分类。这样的组合模型能够充分发挥各种算法的优势，提高手写数字识别的准确率，并且具有较好的扩展性和泛化能力。