mnist-matlab：用于MATLAB的MNIST手写数字数据库

matlab中存档算法代码数字识别mnist 项目：基于LeNet模型和MATLAB平台的MNIST的数字手写识别。 该项目在MATLAB平台上基于LeNet模型实现了手写数字的识别。 LeNet模型的结构为“卷积层1 +池化层1 +卷积层2 +池化层2 +全连接层+ softmax输出层”，网络结构完整，取得了理想的识别结果。 职位要求：MATLAB 用法：第1步：运行tobmp.m脚本为该项目生成适当的数据集； 第2步：运行train.m来训练该模型。 调整一些参数非常重要，例如初始权重，卷积核的偏差。 步骤3：使用LeNet_test.m进行测试。 结果：上传文件中包含少量图像，您可以获得以下识别结果。 74.44％如果要使用MNIST的所有数据进行实验，只需使用tobmp.m脚本即可获取所有数据集，我相信结果会更好。 注意：该项目旨在使用MATLAB构建CNN模型，正向和反向算法已存储在此代码中，结果表明，如果您想获得非常好的CNN识别率，它对CNN初学者是有效的。 MNIST，请使用tensorflow或keras。

MNIST（“修改后的国家标准与技术研究所”）是事实上的计算机视觉“hello world”数据集。自 1999 年发布以来，这个经典的手写图像数据集一直作为基准分类算法的基础。随着新机器学习技术的出现，MNIST 仍然是研究人员和学习者的可靠资源。 在本次比赛中，您的目标是从包含数万张手写图像的数据集中正确识别数字。我们策划了一组教程风格的内核，涵盖了从回归到神经网络的所有内容。我们鼓励您尝试不同的算法，以直接了解哪些算法有效以及技术如何比较。 在本笔记本中，我使用的是 MNIST Digits 数据集。关于数据集：数据集由 10 类手写图像图片组成，每类图片的数字在 0-9 之间。 在本笔记本中，我将介绍以下项目： 数据理解 正常化 显示数据集中的示例 展示 准备输入 数据增加 下载 添加开发集 使用 Trasnfer 学习架构 ResNet50，CNN 模型 有关此内核的更多信息，请在此处查看我的 Kaggle Profile： https://www.kaggle.com/homayoonkhadivi/cnn-for-mnist-digit-datasets 12345678910111213456789111234567891121345678910111223456789111213

语音识别系统 适用于 CMU 课程 11756/18799d/J1799d THEORY AND PRACTICE OF SPEECH RECOGNITION SYSTEMS 作者 Shitao Weng ： Zhi Liu ： 基于 HMM 的顺序数字识别系统。

手写数字分类 一种对手写数字进行分类并与传统方法进行比较的新方法。 手写数字的 MNIST 数据集使用多层感知器神经网络、朴素贝叶斯分类器和一种新颖的混合模型 - 贝叶斯神经网络分类器进行分类。 ＃＃＃介绍 MNIST 手写数字数据集的分类器：实现、分析和比较了多层感知器神经网络、朴素贝叶斯分类器和朴素贝叶斯和 mlp-nn 的混合模型：“贝叶斯神经网络”。 模型 参数 准确性 多层感知器神经网络 1个隐藏层 96.45% 朴素贝叶斯分类器 伯努利房车特点 83.98% 混合贝叶斯神经网络 在隐藏层，Multinoulli RV 特征 89.02% 混合贝叶斯神经网络 在输出层； Multinoulli RV 特点 90.66% 混合贝叶斯神经网络 在隐藏层； 高斯房车特点 91.63% 混合贝叶斯神经网络 在输出层，Guassian RV 特征 93.27% ###多层感

利用k-近邻算法实现手写数字的识别，两个文件夹一个是训练的，一个是测试的，两个文件夹数据不重合，而且都是32*32的

印刷数字图像数据集。 版本：v0.01 Beta 包含约3000张数字打印数字数据集的图像。 每个图像的尺寸均为28x28并且是灰度的。 该数据集是专为数独数位分类而创建的，因此它显示0（零）的空白图像。

使用 OpenCV 和 Python 识别数字

手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。

t_SNE数据可视化sklearn中的数据集digits，介绍了digits数据集的特性，是一个64维的数据集，同时进行了二维和三维的可视化，二维用到了matplotlib，三维用到了mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D