BP神经网络实现手写数字识别matlab实现

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。

【深度学习入门】Paddle实现手写数字识别（基于DenseNet）0. 闲言碎语：1. MNIST 数据集：2. DenseNet 详解：2.1 ResNet（颠覆性的残差结构）：2.2 DenseNet（跨层链接的极致）：3. 代码： 0. 闲言碎语： OK，因为课程需要就来做了一个手写数字（当初就是这个小项目入的坑hahhh），因为必须在百度的 AI Studio 上进行，所以只能用 Paddle，看了一下 Paddle 的文档，结论是：这不就是 tensorflow + torch 的结合体吗hahhh？所以还是比较容易写这个数字识别的 demo的； 这里就分享一个 Baseline

【手写数字识别】基于支持向量机SVM实现手写数字识别matlab源码含GUI.md

BP神经网络实现手写数字识别matlab实现

使用kNN算法对0-9的手写数据集进行识别，包括python代码和数据，数据为txt格式。

手写数字识别算法的设计与实现 本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。 项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。 设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。 1 LeNet-5模型的介绍 本文实现手写数字识别，使用的是卷积神经网络，建模思想来自LeNet-5，如下图所示： 这是原始的应用于手写数字识别的网络，我认为这也是最简单的深度网络。 LeNet-5不包括

使用Python语言实现的k-近邻算法实现手写数字识别系统代码，包含代码和训练测试集

在本笔记本中，我使用的是 MNIST Digits 数据集。关于数据集：数据集由 10 类手写图像图片组成，每类图片的数字在 0-9 之间。使用 Trasnfer 学习架构 ResNet50，CNN 模型

包含mnist手写数字数据集、可视化展示功能、适用于Python3、重要代码注释