经过前面的准备，我们将会进行初次的算法模型训练以及封装，并测试效果。从中去分析不足，然后在后续内容中针对不足进行优化。 1. 数据处理 首先，我们先对训练数据进行读取，并提取图像特征。需要说明一点，由于图像本身就是由一系...
在先前的训练阶段，我们发现算法模型在训练集上达到了1.0的准确率，然而，其在测试集上的表现却不尽如人意，这暗示着模型可能出现了过拟合现象。 我们的算法模型是直接依据每个数字图像的像素数据进行学习的。因此，当遇到新的数字图...
经过第八章节的特征优化，我们的手写数字识别准确率有着明显的提升。但是仍然存在一个显而易见的问题，即：我们绘制的数字是对位置很敏感的。接下来，我们将会去探讨解决这一问题的方法。 1. 图像数据增强 数据增强是一种通过对训练...
1. Windows 打包步骤 首先，进入到项目根目录下然后，在项目根目录下执行命令：接着，拷贝 source、data、model 目录到 dist 目录下，保证和 exe 同级目录最后，可以分发给没有 Python ...
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