MNIST手写数字数据集.zip

手写识别器课程 手写识别机器学习课程源码 原始码和视频教程 国际通用课程 国内知名 视频教程： : 课程目录 sklearn是一个强大的机器学习库，本套课程的目的就是在一周之内教会您使用机器学习技术。 第一章手写识别效果演示本课程讲解如何使用人工智能实现手写识别功能第一节手写识别实例演示 第二章Python运行环境与开发环境的安装与配置本章介绍Anaconda环境，讲解如何在OS X系统中和Windows系统中安装和使用Anaconda，并讲解如何在OS X系统中和Windows系统中安装与配置PyCharm集成开发环境。 第一节在OS X中安装和使用Anaconda 第二节在Windows中安装和使用Anaconda 第三节在OS X中安装和使用PyCharm 第四节在Windows平台安装和使用PyCharm 第三章决策树分类器本章以决策树分类器为切入点对机器学习进行讲解 第一节认

python语言编写的卷积神经网络代码示例，可直接在tensorflow运行，不懂的可以留言交流。

2022.06.26//山西省直事业编综合知识手写笔记 适合刷完它！锦鲤上岸！

人工智能-基于BP神经网络的脱机手写体数字识别.pdf

完成对手写数字识别，对训练样本进行训练，得到特征库，之后对待测样本，逐一计算欧氏距离，利用最小距离判决，进行判断，算法简单，可供借鉴。

甩开神经网络工具箱、自己编写、探索神经网络内部结构、纯手写，可转化C\C++，提取权重参数直接用于实际项目预测，增加项目运行速率，前提是在预测精度较高的情况下，提取这些权重，不用通过保存网络这种方式，因为保存网络这种方式需要生成dll文件才能用于C++项目，这种C++调用matlab的dll方式，会拖慢C++运算速度，不适合实时控制项目。

NeuralNetwork-Numpy 模式识别大作业 使用numpy进行深度学习 大作业内容请参照 main.ipynb 网络核心 net.py conv.py

可支持手写数字识别，r和python两种语言编写，生成画板鼠标手写输入，也支持上传图片

算法简介 手写数字识别是KNN算法一个特别经典的实例，其数据源获取方式有两种，一种是来自MNIST数据集，另一种是从UCI欧文大学机器学习存储库中下载，本文基于后者讲解该例。 基本思想就是利用KNN算法推断出如下图一个32×32的二进制矩阵代表的数字是处于0-9之间哪一个数字。 数据集包括两部分，一部分是训练数据集，共有1934个数据；另一部分是测试数据集，共有946个数据。所有数据命名格式都是统一的，例如数字5的第56个样本——5_56.txt，这样做为了方便提取出样本的真实标签。 数据的格式也有两种，一种是像上图一样由0、1组成的文本文件；另一种则是手写数字图片，需要对图片做一些处理，