使用MNIST数据集的机器学习模型 KNN是一种简单,易于实现的有监督的机器学习算法,可用于解决分类和回归问题。 但是请记住,KNN的主要缺点是随着数据量的增加,它会变得非常慢,这使得它在需要快速做出预测的环境中是不切实际的选择。 这是一本笔记本,展示了如何训练ML模型以及如何使用KNN算法识别手写数字。 默认参数来自sklearn,经过测试k =2。这是一个正在进行的工作,请随时进行改进。 我将再添加两个模型,即SVM和Random Forest,以查看是否有可能进行改进(很可能是这种情况)。 要使用它,请克隆存储库并将数据集解压缩到本地文件夹中