handwrittendigit-recognition:使用 SVM、决策树和随机森林进行手写数字识别-源码

手写数字识别 使用 SVM、决策树和随机森林进行手写数字识别 MNIST 数据集已经在 Datasets 文件夹下给出。 svmfile.py 直接在 mnist 数据集上使用 svm。 Decisiontreefile.py 与 mnist 数据集上的决策树一起使用。 randomforestsfile.py 适用于 mnist 数据集上的随机森林。 在源代码中，一些行被注释。 特别是对不太成功的不同内核进行了评论。 您可以取消注释它们以使用不同的内核测试系统。 对于决策树分类，最后绘制决策树。 为了更准确地看到它，请放大，因为决策树有点大。 mnist 数据集的加载器取自： : 其用法： from mnist import MNIST mndata = MNIST('./dir_with_mnist_data_files') mndata.load_training() mn