机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合，采用MNIST数据集作为数据，通过前端HTML和jQuery框架，利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中，然后flask通过调取模型接口，把数据传入模型中进行手写体识别，形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据，线性和卷积的方法，并将结果进行对比。训练结果较为理想，可以有效识别出手写数字，并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据，建立模型，建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型，进行训练，建立训练模型，保存参数模型，得到训练模型。通过前端请求，加载模型，进行调用。完成数据传入，训练，打包，调用。可以作为基础，可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。