基于Matlab的手写数字识别系统，准确率还行，配有GUI界面

123 matlab手写体数字识别，基于svm的MATLAB数字识别

https://blog.csdn.net/askmeaskyou/article/details/108674860 文章全套代码。 mnist手写数字识别tensorflow2全连接层实现和卷积层实现（包含代码，模型，调用接口）

手写数字识别的Tensorflow完整代码，### 1. MNIST机器学习入门 **1.1.1 简介** 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： ``` python download.py ``` **1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片** ``` python save_pic.py ``` **1.1.3 图像标签的独热表示** 打印MNIST数据集中图片的标签： ``` python label.py ``` **1.2.1 Softmax 回归** ``` python softmax_regression.py ``` **1.2.2 两层卷积网络分类** ``` python convolutional.py ``` #### 可能出现的错误 下载数据集时可能出现网络问题，可以用下面两种方法中的一种解决：1. 使用合适的代理 2.在MNIST的官方网站上下载文件train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz、t10k-labels-idx1-ubyte.gz，并将它们存储在MNIST_data/文件夹中。 #### 拓展阅读 - 本章介绍的MNIST 数据集经常被用来检验机器学习模型的性能，在它的官网（地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ）中，可以找到多达68 种模型在该数据集上的准确率数据，包括相应的论文出处。这些模型包括线性分类器、K 近邻方法、普通的神经网络、卷积神经网络等。 - 本章的两个MNIST 程序实际上来自于TensorFlow 官方的两个新手教程，地址为https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 和 https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 。读者可以将本书的内容和官方的教程对照起来进行阅读。这两个新手教程的中文版地址为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 和http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html。 - 本章简要介绍了TensorFlow 的tf.Tensor 类。tf.Tensor 类是TensorFlow的核心类，常用的占位符（tf.placeholder）、变量（tf.Variable）都可以看作特殊的Tensor。读者可以参阅https://www.tensorflow.org/programmers_guide/tensors 来更深入地学习它的原理。 - 常用tf.Variable 类来存储模型的参数， 读者可以参阅[https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables](https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables) 详细了解它的运行机制， 文档的中文版地址为http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/ variables.html。 - 只有通过会话（Session）才能计算出tf.Tensor 的值。强烈建议读者 在学习完tf.Tensor 和tf.Variable 后，阅读https://www.tensorflow.org/programmers_guide/graphs 中的内容，该文档描述了TensorFlow 中 计算图和会话的基本运行原理，对理解TensorFlow 的底层原理有很 大帮助。

Neural Networks and Deep Learning的手写数字识别例程的python3版本，亲自在python shell下修改仿真后，测试无bug

mnist.npz 适合新手的手写数字识别本地数据集，可以用来做简单的卷积神经网络，循环神经网络等深度学习模型

基于KNN的数字识别 源代码及数据的github地址： https://github.com/w1449550206/KNN-Handwritten-digit-recognition-based-on-KNN 点此可直达 import numpy as np # 图片后缀为bmp import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier img_path = './data/3/3_10.bmp' arr_img = plt.imread(img

基于python的手写数字识别（KNN算法）-附件资源

matlab代码，不使用库函数。基于Dropout的手写体数字识别。

适合与学习机器学习手写识别的群体，可直接部署使用，但是要注意，了解数据库使用的是SQL Server2020，在网上下载好后需要先后建立table0-table9，九张表，文件内涵添加代码。各位在使用是打开TCP即可正常使用了，若之前未打开TCP后打开需要重启计算机！