用python贝叶斯判别手写代码

贝叶斯分类器是一种常见的机器学习算法，可以用于手写数字识别。下面是用Python实现的一个简单的贝叶斯分类器手写数字识别代码：

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建高斯贝叶斯分类器
clf = GaussianNB()

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试分类器
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

首先，我们从sklearn.datasets模块中加载手写数字数据集。然后，将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们创建一个高斯贝叶斯分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对分类器进行测试，并计算其准确性。

这个简单的贝叶斯分类器手写数字识别代码只是一个入门级别的示例。在实际应用中，可能需要更复杂的算法和特征工程，以提高识别准确率。