此程序用c++编写，模式识别课程设计，基于贝叶斯分类的手写数字识别软件

卷积神经网络实现手写识别需要的训练集原图60000张和测试集原图10000张

基于BP神经网络的手写数字识别，是基于Google推出的TensorFlow库并使用Python编写的手写数字识别系统，代码齐全！

TensorFlow入门-不同网络模型 - mnist手写数字 - 识别效果对比 配套的模型和代码 https://blog.csdn.net/qq_36142248/article/details/112428233

主要介绍了详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

程序流程 1.将数据进行预处理。 2.通过一对一方法将45类训练样本（(0,1),(0,2),…(1,2)…(2,3)）送入交叉验证法，训练算法为smo 3.得出45个模型，测试时在利用投票法判定 数据结构 '''*************************************************************** * @Fun_Name : judgeStruct: * @Function : 存放训练后的分类器参数 * @Parameter : * @Return : * @Creed : Talk is cheap

上传时间：2020/11/08 最后测试：2020/11/08 内容：pytorch框架实现MNIST手写数字识别 其他：pytorch学习练习代码 相关介绍：https://blog.csdn.net/jerry_liufeng/article/details/109558962

参考网上写的、使用tensorflow的lstm实现mnist手写数字识别代码，

根据C语法规则，书写简单流程，自动生成流程图。 用已有c和c++代码生成流程图。 对流程图类的文档进行分类管理。 是个不错的流程图绘制管理工具，具体操作参见里面的说明文件。

伯克利人工智能先导课cs188作业，朴素贝叶斯模型和KNN算法实现手写数字识别，准确率都达到很高水平，有说明文件，有训练结果绘图，适合新手入门