本次练习所用的数据集有5000个训练样本，每个样本对应于20x20大小的灰度图像。这些训练样本包括了9-0共十个数字的手写图像。这些样本中每个像素都用浮点数表示。加载得到的数据中，每幅图像都被展开为一个400维的向量，构成了数据矩阵中的一行。完整的训练数据是一个5000x400的矩阵，其每一行为一个训练样本（数字的手写图像）。数据中，对应于数字"0"的图像被标记为"10"，而数字"1"到"9"按照其自然顺序被分别标记为"1"到"9"。数据集保存在NN_data.mat.
2021-03-22 09:16:02
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熟悉和掌握贝叶斯决策理论，并利用贝叶斯决策理论的相关知识实现手写数字的识别算法，并分析主要参数变化对于识别结果的影响。
参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_43442778/category_9481732.html
2021-03-21 22:13:20
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机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等
2020-01-03 11:39:57
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MatlabReadMNIST是用来从train-labels-idx1-ubyte，train-images-idx3-ubyte，t10k-labels-idx1-ubyte，t10k-images-idx3-ubyte中获取数据的（已经获取好了），只要运行ceshi.m就可以了，修改ceshi.m读入的图片就可以识别不同的图片，自己提供输入图片也可以，不过要注意输入图片的大小要是28*28
2020-01-03 11:18:11
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贝叶斯算法实现手写数字识别原始数据测试（0~9数字，32*32），贝叶斯代码实现手写体识别和大致出错率计算，用于python实现具体逻辑。
2019-12-28 17:19:47
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使用Fisher分类器实现手写数字识别，MATLAB代码，GUI界面手写数字输入。
2019-12-21 21:07:05
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BP神经网络实现手写数字识别，使用matlab实现。内有测试数据及实验结果，非常适合入门者使用。绝对超值、值5分。0.99MB的文件下载该文档，你不会吃亏。
2019-12-21 19:25:06
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