基于python语言书写用到的函数库有tensorflow，numpy，pandas，matplotlib. 此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集，涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集，经实验效果良好，准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别，测试图片为自己绘制。 经实验，效果良好

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数理统计期末考试的体型比较统一，其实不用复习的这么全面，就实际情况来看，好多同学只刷了刷历年考题也都取得了接近满分的成绩，但我个人比较喜欢较劲，所有课后习题都认真理解了一下，还是很详细的，有需要的可以下载看看，没有积分的也可以直接联系我！

《Python神经网络编程》中提到的手写数字的数据集MNIST，用于神经网络训练和测试，不用再通过网络下载了，相关博文为《深度学习初遇——自己动手实现三层神经网络》。在主python文件相同目录下创建mnist_dataset文件夹，将资源文件中的所有文件放到刚创建的创建mnist_dataset文件夹下即可，资源中包括训练集的全部数据集和较小数据集以及测试集的全部数据集和较小数据集，大家根据自己的情况选择使用的数据集。网上可能也有相同的资源，这里上传是为读者方便运行博文《深度学习初遇——自己动手实现三层神经网络》中的代码。

K-NN（K近邻算法）实现手写字符的识别（C语言）实现，通过VS2010平台验证通过，代码详细易懂，是该算法上手的好资料.

svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别 在这个知识库中，我将提供一个MatLab和一个Python，用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。 MatLab和Python代码的结构相同，分为三（3）个部分： 步骤1：资料准备步骤2：HOG功能计算步骤3：设置并运行SVM 步骤1：资料准备 在代码的第一部分，加载了MNIST数据集[1]。 数据集与标签一起分为训练集和测试。 训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。 标签是十（10）位数字（0到9）。 在MatLab中，每个数字由784个元素的向量表示。 784个元素的向量将在代码中稍后调整大小，以形成28x28像素的图像。 在Python中，由于每个数字均由28x28像素的图像表示，因此跳过了调整大小步骤。 步骤2：HOG功能计算 从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图（HOG）特征向量[2]。 每个向量由324个元素组成。 整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机（SVM）。 步骤3：设置并运行SVM 支持向量机（SVM）[3]是我在本示例中使用的多类分类器，用于对手写数字

svm算法手写matlab代码kqbc.python 这是本文的python实现： 包装内容： test_synth.py-运行综合数据实验的测试 kqbc.py-从matlab代码转换的python函数 matlab / KQBC.m-本文的matlab原始代码 matlab / hit_n_run.m-本文的matlab原始代码 数据 综合数据 综合数据测试执行KQBC算法，以学习d维空间中的线性分类器。 目标分类器是向量w ∗ =（1，0，...，0），因此实例x∈IRd的标签是其第一个坐标的符号。 实例为正态分布N（μ= 0，Σ= Id）。 Mnist数据 可以从此页面获得的MNIST手写数字数据库的训练集为60,000个示例，而测试集为10,000个示例。 它是NIST可提供的更大集合的子集。 这些数字已进行尺寸规格化，并在固定尺寸的图像中居中。 对于外部实验，我将数据集分解为2类（1，-1），它们是图中的一个，而其余所有都是，并通过消除大多数其他类的样本在它们之间进行了平衡。 最终数据是原始数据的子版本，每个数据包含1000个训练示例，因此总计为2000，每个测试课程为20

手写字符识别 这是一个可识别手写字符的深度学习AI系统，在这里我使用chars74k数据集来训练模型 先决条件： Python 水蟒 点子 虚拟环境 从下载手写数据集 每个班级只有55个样本，因此我编写了脚本来创建具有不同背景色的重复图像。 克隆此存储库并使用以下命令创建virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate 导航到克隆目录 pip install -r requirements.txt 为数据集创建重复图像 python generate_dataset.py 打开笔记本 jupyter notebook

手写X动画，用来制作井字棋小游戏的下棋特效