【项目大作业名称 4】 Digit Recognizer 手写体数据集（MNIST）是机器学习中最为经典的数据集，本课题要求使用学习到的 机器学习算法对手写体数字进行分类。对于初学者来说，这是一个非常好的项目，可以帮 助他们熟悉数据预处理、特征工程、模型选择和调优等机器学习基础概念。 THE MNIST DATABASE of handwritten digits：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Kaggle 项目链接：https://www.kaggle.com/competitions/digit-recognizer/data 从此处下载数据集。 【项目大作业目的】 1、掌握机器学习算法的一般流程； 2、掌握 sklearn，keras、tensorflow 等实战具体的分类任务； 3、掌握数据读取，读取训练集与测试集数据； 4、尝试数据集划分，通过数据集的划分掌握欠拟合，过拟合； 5、尝试图像相关的预处理工作； 6、尝试不同机器学习算法训练模型，既要使用传统的机器学习分类算法（如 KNN 等）又要使用深度学习算法来进行分类，了解深度学习算法在图像处理方面的优势； 7、熟悉分类算法的评估指标； 8、能够对识别错误的 case 进行分析，能够分析对算法进行调优； 9、掌握 Matplotlib 可视化。

好的，这是一个关于手写数字识别的机器学习项目。你需要使用机器学习算法对手写数字进行分类，并且要熟悉数据预处理、特征工程、模型选择和调优等机器学习基础概念。你还需要掌握sklearn、keras、tensorflow等实战具体的分类任务，以及数据读取、数据集划分、图像相关的预处理工作等。此外，你还需要尝试不同的机器学习算法训练模型，包括传统的机器学习分类算法和深度学习算法，并了解深度学习算法在图像处理方面的优势。最后，你需要熟悉分类算法的评估指标，能够对识别错误的case进行分析，并进行算法调优，同时也要掌握Matplotlib可视化。