输入手写的数字图片，可以通过神经网络识别出当前数字是多少

功能介绍： 1. 用户能够通过手指在手机屏幕上输入汉字 2. 程序能够智能识别汉字，检测汉字是否正确，从而辅助汉字学习 3. 本程序只为实现汉字识别，不包含其他辅助功能

MNIST 数据分为两个部分。第⼀部分包含 60,000 幅⽤于训练数据的图像。这些图像扫描 ⾃ 250 ⼈的⼿写样本，他们中⼀半⼈是美国⼈口普查局的员⼯，⼀半⼈是⾼校学⽣。这些图像 是 28 × 28 ⼤小的灰度图像。第⼆部分是 10,000 幅⽤于测试数据的图像，同样是 28 × 28 的灰 度图像。

MNIST数据集，pytorch，LeNet5网络实现，完整源码

如今网络上高质量的手写数字与字母数据集较难收集，且多为图片格式，数据量大，下载困难。本数据集精选高质量手写数字与字母图片，将图片矩阵（大小为28*28）转化为列表格式，与其标签并入csv文件中。每一类平均有2000余张图像，共383500张。使用时只需通过pandas读入数据，避免了重新处理照片的繁琐。注意建议不要直接打开csv文件，容易死机。 更详细的说明请参阅readme文件。

本资源是自己初学机器学习时，成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程，资源包括官方mnist数据集，自己手写的图片资源，用tensorflow框架搭建CNN，包括数据训练和测试过程。

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

具体介绍可以看我的博客： 算法笔记（22）MLP手写识别及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125030273

kNN分类算法手写识别数据集

神经网络具有较强的网络拓扑结构，因此通过使用神经网络的训练对手写数字识别。内含数据集，以及网络训练，对初学者有不错的帮助！