MNIST手写数字识别系统

MNIST手写数字识别系统是一个经典的机器学习项目，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。该系统的目标是对手写数字图片进行自动分类，识别出图片中所代表的数字。

MNIST数据集包含了大量的手写数字图片，这些图片已经被标记好了对应的数字。MNIST手写数字识别系统需要通过训练模型，自动学习如何对这些图片进行分类，最终达到高准确率的识别效果。

在实现MNIST手写数字识别系统时，我们可以使用各种机器学习算法，比如KNN、SVM、决策树、神经网络等等。其中，最常用的算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），因为它在计算机视觉领域有着很好的表现。

训练MNIST手写数字识别系统需要大量的数据和计算资源，但是在现代的深度学习框架中，我们可以很方便地使用预训练好的模型或者搭建自己的神经网络模型，以实现高效的手写数字识别功能。