本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB，可用来进行手写体识别的训练和识别，并判断准确率，同时文档给出了使用说明和附带训练数据，happy hacking!

上次上传版本缺少部分函数，这是更新的完整版，下载了错误版本的朋友可以留言邮箱给予补发

SVM的手写体识别matlab程序，附带数据源，安装limSVM后可直接运行

这里面包含整个基于神经网络深度学习 实现手写体识别项目，包括原始数据 训练数据 训练模型 测试数据等 总共是三种方式实现这是第二种和模型

手写体数字识别原始数据，0~9数字，32*32，贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算，可用于python学习实践。 github免费下载：https://github.com/HeCCXX/CSDNDownloading/raw/main/%E6%89%8B%E5%86%99%E4%BD%93%E6%95%B0%E5%AD%97%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%92%8C%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE%9E%E7%8E%B0.zip

这是用MATLAB语言编写的手写体识别程序,基于BP神经网络的手写体数字识别,代码简洁,界面图形化

面向对象设计风格，采用TensorFlow框架，结构清晰，代码易读易理解。生成器网络和判别其网络，不需要修改参数，下载就可以运行，只需调整网络批次一个参数。

代码可直接用，KNN算法代码清晰易懂，含有mnist手写体文件，java实现

1、MNIST手写体数字训练/测试数据集(图片格式) 2、Python分割出单个数字的预处理代码 参考博文： https://blog.csdn.net/Jkwwwwwwwwww/article/details/65628235

USPS美国邮政服务手写数字识别库，已经将mat形式的文件转化为PNG格式的图片，分为0-9个文件夹存放，并附有转化的代码，如有问题，请留言告知，谢谢