主要为大家详细介绍了python使用KNN算法识别手写数字，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

摘 要：本文从手写数字识别这一较为简单的模式识别问题入手，探讨数据结构与算法在实际生活中的应用。本文研究两种手写数字识别算法——基于K-近邻算法（KNN）的手写数字识别算法和基于卷积神经网络（CNN）的手写数字识别算法，说明两种算法的基本原理，并对比两种算法之间的优缺点。 关键字：手写数字识别算法，KNN，CNN

matlab手写数字识别，字符识别，汉字识别，带界面GUI

手写数字识别网络训练与测试

来源：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》。包含一个mnist.py文件和四个MNIST图像集的数据包，测试过是完整的，可以用。

tensorflow2 搭建LeNet5训练MINST手写数字数据集

数据集分为训练集和测试集，以txt格式存储

多层感知器MLP和卷积神经网络CNN识别手写数字集Mnist，使用Jupyter Notebook 编写的 Python代码，含建模及测试，代码注释清晰，十分适合新手

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入层节点=图片像素=28x28=784 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层节点数=图片类别数目 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点数，只有一个隐藏层 BATCH_SIZE = 100 # 一个训练包中的数据个数，数字越小 # 越接

minist手写数字数据集（含代码，案例有softmax分类、knn分类和神经网络分类），代码简洁易懂，可以当做练手资料