1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。

利用tensorflow实现的卷积神经网络来进行MNIST手写数字图像的分类。 #导入numpy模块 import numpy as np #导入tensorflow模块，程序使用tensorflow来实现卷积神经网络 import tensorflow as tf #下载mnist数据集，并从mnist_data目录中读取数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('mnist_data',one_hot=True) #（1）这里的“mnist_data” 是和当前文件相同目录下的一个文件夹。自己先手工建立这个文件夹，然后从https://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下载所需的4个文件（即该网址中第三段“Four files are available on this site:”后面的四个文件），并放到目录MNIST_data下即可。 #（2）MNIST数据集是手写数字字符的数据集。每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。 #（3）one_hot表示独热编码，其值被设为true。在分类问题的数据集标注时，如何不采用独热编码的方式， 类别通常就是一个符号而已，比如说是9。但如果采用独热编码的方式，则每个类表示为一个列表list，共计有10个数值，但只有一个为1，其余均为0。例如，“9”的独热编码可以为[00000 00001]. #定义输入数据x和输出y的形状。函数tf.placeholder的目的是定义输入，可以理解为采用占位符进行占位。 #None这个位置的参数在这里被用于表示样本的个数，而由于样本个数此时具体是多少还无法确定，所以这设为None。而每个输入样本的特征数目是确定的，即为28*28。 input_x = tf.placeholder(tf.float32,[None,28*28])/255 #因为每个像素的取值范围是 0～255 output_y = tf.placeholder(tf.int32,[None,10]) #10表示10个类别 #输入层的输入数据input_x被reshape成四维数据，其中第一维的数据代表了图片数量 input_x_images = tf.reshape(input_x,[-1,28,28,1]) test_x = mnist.test.images[:3000] #读取测试集图片的特征，读取3000个图片 test_y = mnist.test.labels[:3000] #读取测试集图片的标签。就是这3000个图片所对应的标签

为机器学习上机使用python实现KNN算法，里面包括三个案例：约会网站配对、手写数字识别、鸢尾花种类识别；包括所有数据集，代码文件请用Jupyter Notebook打开

这是一个用C#实现的手写数字识别的范例程序

手写数字识别Fisher分类MATLAB算法。内有程序，8个数字样本的训练样本。数字的特征提取部分解压后请见project report.ppt.

压缩包中包含mnist数据集的所有图像，且已分好类！

里面有测试集、训练集，只需在代码中更改文件读取路径，即可运行。

写在前面 在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别—大纲中，我们已经讲过了我们想要写的全部思路，所以我们不再说全部的思路。 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下，和大纲写的过程一样，这一段代码分为以下几个部分： 读入图片； 将图片读取为灰度值矩阵； 图片背景去噪； 切割图片，得到手写数字的最小矩阵； 拉伸/压缩图片，得到标准大小为100×100大小矩阵； 将图片拉为1×10000大小向量，存入训练矩阵中。 所以下面将会对这几个函数进行详解。 代码分析 基础内容 首先我们现在最前面定义基础变量 import os from skimage import io i

主要介绍了Python(TensorFlow框架)实现手写数字识别系统的方法。小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

基于matlab的数字识别实现算法简洁易懂，这是由matlab的高级的语言所特有的