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。

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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！

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！

CNN 手写识别神经网络

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