【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

jquery实现手写输入签名，不需要任何硬件支持。 采用canvas标签处理签名，可以生成 PNG格式、SVG格式的签名图片，并把图片保存成字符串，根据字符串可以回显到页面。

基于libtorch实现手写数字mnist识别，包括NN和CNN两种网络结果。具体用法就是配置好libtorch，运行即可！

http://www.cs.bc.edu/~sciore/ http://www.cs.bc.edu/~sciore/simpledb/ SimpleDB是由波士顿学院开发的，它与Amazon SimpleDB完全无关。 该系统仅用于教学用途。 SimpleDB是用Java编写的多用户事务数据库服务器，它通过JDBC与Java客户端程序进行交互。 对应的教材 https://www.amazon.com/Database-Design-Implementation-Edward-Sciore/dp/0471757160 1. 先运行 数据库服务器 2. 再运行CreateStudentDB 创建测试表和数据 3. 再运行 SelectMajors.java 测试 注意： simpleclient 依赖 simpledb 项目，开发工具中记得配置依赖关系

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

可以实现加减乘除，可以实现清零、可以实现退后一步的功能，总的来说可以实现计算器的全部功能

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