纯手写卷积神经网络，未使用任何神经网络框架，使用numpy纯手写卷积神经网络，研究此代码可充分搞懂卷积神经网络原理，本人也是通过此代码亲自走过来的。代码简单。 适用人群：适用于有意愿彻底搞懂卷积神经网络底层原理的同学，适合做该领域研究的学者，较易上手。 阅读建议：对于想学习python的同学，可通过此小项目一边研习python代码语法，一边学习卷积神经网络算法，可以很快入门python,并掌握基础的卷积神经网络算法。

本资源实现了KNN算法应用手写数字识别案例，利用KNN算法的简单原理解决如何识别数字。本资源利用数字图片的二值化值作为特征，进行特征提取。通过训练集的二值化特征与测试集的二值化特征的欧式距离，通过排序，选取前K个中标签出现次数最多的为预测值。 本资源自带150个数据集进行训练、测试！

通过最近邻域法（KNN）实现手写数字的识别，并且计算识别的准确率

卷积神经网络实现手写数字识别代码 保真，配有实验方案说明

【图像识别】基于模板匹配实现手写数字识别matlab源码含GUI.zip

1、内容概要：本资源主要基于KNN算法实现手写数字识别，适用于初学者学习机器学习KNN算法使用。 2、主要内容：训练集trainingDigits；手写数字识别测试集testDigits；KNN算法实现手写数字识别源代码KNN_digits.py。

使用KNN实现手写数字识别，内含数据集和源代码，数据集的格式为32*32的二进制图像

激活函数： tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float32,64 **filter：**指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] stri

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

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。 利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。太大不布出来。