Машинное обучение и глубокое обучение играют важную роль в компьютерных технологиях и искусственном интеллекте. Благодаря использованию глубокого обучения и машинного обучения человеческие усилия могут быть уменьшены в распознавании, обучении, прогнозировании и во многих других областях. В этой статье представлено распознавание рукописных цифр (от 0 до 9) из известного набора данных MNIST, сравнение классификаторов, таких как KNN, PSVM, NN и сверточная нейронная сеть, на основе..