基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z 人工智能课程作业 手写数字识别 数据集 详细注释 好理解 实验结果及总结 基于python实现的CNN卷积神经网络手写数字识别实验源码+详细注释+数据集+项目说明+实验结果及总结.7z

svm算法手写matlab代码机器学习 大家好， 我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的Andrew NJ教授教授。 所有代码都可以由MATLAB / Octave（4.4.0或更高版本）运行，并且为了提供有关每种练习的更多信息，需要准备一个文档文件。 最好先阅读一下并熟悉功能。 只需要运行以“ exNUM.m”命名的主函数，例如ex5.m 以下是每个练习的简要信息： HW1：线性回归。 在本练习中，我实现了线性回归方法，并看到了它在样本数据上的工作原理。 硬件2：逻辑回归。 在练习的第一部分，我建立了一个逻辑回归模型来预测学生是否被大学录取。 我使用线性决策边界对数据进行分类。 在练习的第二部分中，我实施了正则逻辑回归，以预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA）。 使用非线性决策边界和正则项。 HW3：神经网络的多类分类和实际使用。 在练习的第一部分中，我使用了逻辑回归的先前实现，并将其应用于“一对多”分类以识别手写数字（从0到9）。 最后，我获得了95％的训练集准确性。 在练习的下一部分中，我使用MPL神经网络库完成了先前的任务，令人惊讶的是准确性达到了97

俄语手写信件数据集，该数据集包括一个文件夹，共有14190张PNG格式的俄文手写信件图片，便于使用CNN对手写信件进行分类。 俄语手写信件数据集，该数据集包括一个文件夹，共有14190张PNG格式的俄文手写信件图片，便于使用CNN对手写信件进行分类。

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手写数字识别系统的设计实现matlab自带的神经网络算法实现

基于分割思想的手写字体提取论文 论文全名：Handwritten Text Segmentation via End-to-End Learning of Convolutional Neural Networks 感兴趣可以看一下，网络比较简单没什么特别惊艳的结构，但其中损失函数的设计还是很有想法的，可以有效解决样本类别不均衡的问题。

QT自己写的一个小小手写Demo

针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题，提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型，基于频度统计生成相似子集，进一步提高识别率。实验表明，相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法，该方法的识别率有一定的提高。

手写数字和英文字符，数据集包含5个CSV文件datasetphanum、datasetchars、datasettemnist和datasetmnist，分别包括字母数字、字母、emnist手写字母和数字。datasetfinal是包含上述所有数据集的合并文件。图像的灰度为(28,28)，存储在数据集的784列中。最后一列包含标签。

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