MNIST手写数字数据集.zip

加载MNIST报错：[WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复解决办法-附件资源

可支持手写数字识别，r和python两种语言编写，生成画板鼠标手写输入，也支持上传图片

Tensorflow学习实战之mnist手写体识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解相当于图像里得resize one hot独热编码，一个为1，其余所有为0，适用于分类任务，是一种稀

灰尘模型matlab原代码MNIST-Matlab 使用用 Matlab 编写的卷积神经网络实时识别数字的程序。 loadMNISTImages.m , loadMNISTLabels.m是用于加载训练集和测试集（ubyte 文件）的图像和标签的函数 每个数字的图像使用相机拍摄并保存为“jpg”文件，并与 m 文件放在同一文件夹中。 将图像读入控制台，并使用在网络上训练的分类（）函数对实际手写数字进行分类。 有一个名为process.m的函数与该程序相关联。 它能够读取图像并对其进行处理，以便原始图像具有与模型训练所使用的 MNIST 数据集相同的格式。 主要代码在Project6.m 中。 首先，将原始图像转换为灰度，然后使用“最大连通分量”从冗余背景中裁剪数字，将图像周围的区域框起来，然后像 MNIST 数据集一样将其调整为 28x28。 从这里，模型可以对数字进行分类。

手写数字识别代码，数据集另发

# Pytorch实现VAE变分自动编码器生成MNIST手写数字图像 1. VAE模型的Pytorch源码，训练后其解码器就是生成模型； 2. 在MNIST数据集上训练了50个epochs，训练过程的生成效果放在result文件夹下，训练后的模型保存为model.pth，可用于生成新的手写数字图像； 3. 训练代码会自动下载MNIST数据集，运行代码即可自行训练。

MNIST手写数字识别代码，使用Dataset和DataLoader库处理数据，可以通过本代码学习数据的处理过程。 本代码包括了完整的数据加载、模型定义以及训练测试部分，可以正常运行。

Pytorch实现全连接神经网络模型和卷积神经网络训练MNIST数据集 Pytorch实现全连接神经网络模型/卷积神经网络训练MNIST数据集，并将训练好的模型在自己的手写图片数据集上测试 目录说明： CNN文件夹是用来保存卷积神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 FC文件夹是用来保存全连接神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 dataset文件夹是保存MNIST官方数据集的文件夹，不需改动 images文件夹是用来保存REAEDME.md文件中引用的图片的，不需改动 my_mnist_dateset文件夹是用来保存自己手写数字图片与标签文件的，自己手写的图片请放在my_mnist_dateset/classify对应的文件夹中 make_ours_dataset.py文件是用来处理my_mnist_dateset文件夹下的图像并生成标签用的 requirements.txt文件是环境配置文件

AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组