使用BP和CNN组合方式识别sklearn数据集当中的手写识别数字 python语言

好的，关于使用BP和CNN组合方式识别手写数字数据集的问题，可以采用以下步骤：

1. 首先加载并预处理 mnist 数据集。将训练集和测试集都进行归一化处理，将类标签采用 one-hot 编码。

2. 接着设计一个 CNN 网络对数据集进行训练和测试。可以采用多个卷积层和池化层来获取更好的特征，最后通过全连接层输出预测结果。

3. 为了进一步提升识别精度，我们可以将 CNN 的输出层作为 BP 神经网络的输入层，再加上若干隐藏层来进行训练。这样能够更好地学习输入数据之间的关系和分类规律。

4. 选择适当的损失函数，比如交叉熵函数，将 CNN 和 BP 神经网络进行联合训练，不断优化网络参数，直至达到最佳的分类效果。

具体的代码实现可以参考一些开源的深度学习框架，比如 TensorFlow 或 PyTorch，它们都自带了 mnist 数据集，同时提供了相应的层和激活函数。