该作业资源包含程序源码和readme文档。 本程序是使用 VC++ 6.0 编程工具编写，编程语言为C++。 本程序实现了手写数字识别功能。在程序灰色区域中手写一个阿拉伯数字（0～9），程序可自动识别出您所书写的数字。 程序所在目录为 "手写数字识别程序\Release\DSPLIT.exe" 。 这个问题主要归结于识别功能的实现，本人使用的分类器基本的方法有两类： 一、模板匹配分类法； 二、贝叶斯分类法。 其中模板匹配分类法是采用特征值最小距离判别法。 而贝叶斯分类法有三种不同的分类实现，分别为： 1.基于二值数据的贝叶斯分类实现， 2.基于最小错误率的贝叶斯分类实现， 3.基于最小风险的贝叶斯分类实现。

完整代码，可直接运行

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基于卷积神经网络的手写数字识别python代码实现 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。

coursera斯坦福机器学习公开课作业4，已通过submission，供大家学习参考

基于KNN模型实现手写数字识别

刚接触神经网络的可以参考参考，网络结构是全连接的，代码流程也比较清晰，用的MNIST数据集，运行起来也很快。

主要为大家详细介绍了机器学习python实战之手写数字识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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