手写数字识别-SVM、决策树与随机森林的应用及源码
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简介：
本项目探讨了SVM、决策树和随机森林算法在手写数字识别中的应用，并提供了详细的代码实现。
手写数字识别使用 SVM、决策树和随机森林进行MNIST 数据集的手写数字识别任务。相关的数据文件已存储在 Datasets 文件夹下。
- `svmfile.py` 用于直接在 MNIST 数据集上应用支持向量机 (SVM)。
- `Decisiontreefile.py` 利用决策树对 MNIST 数据集进行分类操作。
- `randomforestsfile.py` 针对随机森林算法应用于MNIST数据集。
源代码中，部分行已被注释掉。特别地，对于一些不太成功的内核实验进行了评论，可以取消这些内核的注释来测试不同的系统配置效果。
在决策树分类器的应用过程中，最后会绘制出相应的决策树图示；为了更清晰地观察细节，请放大查看该图形，因为生成的决策树结构可能会比较庞大。MNIST 数据集加载工具则从指定文件夹中读取数据，并提供如下用法：
```python
from mnist import MNIST
mndata = MNIST(./dir_with_mnist_data_files)
mndata.load_training()
```
上述代码段展示了如何导入并使用该库来处理MNIST训练数据。
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