Kaggle是一个大数据的众包平台，也是一个很好的项目实践场所。Kaggle的项目分为练习项目和奖励项目。今天写的Digit Recognizer属于练习项目，最后的结果只按照测试集的正确率计算排名，没有奖励。解决方案的python代码在Github开源平台上。 Digit Recognizer任务 此任务是在MNIST（一个带Label的数字像素集合）上训练一个数字分类器，训练集的大小为42000个training example，每个example是28*28=784个灰度像素值和一个0~9的label。最后的排名以在测试集合上的分类正确率为依据排名

机器学习，特征选择所用到的数据。泰坦尼克

计算fibonnacci数的位数，给出Fibonacci数的位数的严格证明

基于深度学习框架的手写数字识别

数字

手写到乳胶 将手写的数学表达式和公式转换为latext。 使用说明 确保您已安装Python> 3 克隆或下载此项目 访问此（ ）链接以下载训练数据集 在第4步中提取下载文件的内容，并将其放置在名为Dataset的文件夹中 在终端/命令提示符或外壳中键入并运行pip install requirements.txt 运行python main.py TestData/test1.jpg来识别测试数据文件夹中的图像 去做 识别页面上的文字 部署模型以用作API

kaggle 手写识别数据集

python 编程从入门到实践的第十章文件

图像预处理包括图像的灰度化、二值化、反色处理、图形锐化、 数字分割、归一化等主要任务。特征提取为使用不同的特征提取方法，对于预处 理过的图像，进行数字特征提取

10个数字和26个字母不同打印字体训练集，每一个含一千多种字符