主要介绍了详解python实现识别手写MNIST数字集的程序，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

手写数字识别

手写数字识别BP、CNN神经网络，可运行，含有图片、数据、MATLAB源代码。

对于KNN算法的一个简单python实现 少于100行+++++++++

模式识别高分课设，使用Matlab搭建神经网络和KNN分类，实现对手写数字数据集的分类，并且进行特征提取和参数对比分析，还包含对比效果图和代码流程图，可直接用在报告中。

基于keras 卷积神经外网络搭建的手写数字识别 完整代码+数据可直接运行基于keras 卷积神经外网络搭建的手写数字识别 完整代码+数据可直接运行基于keras 卷积神经外网络搭建的手写数字识别 完整代码+数据可直接运行

该程序为纯手写代码， 不使用任何深度学习相关库。网络使用卷积+全连接，且使用Dropout 在5分钟内实现97%以上的准确度。

本代码基于MATLAB2020平台搭建多输入单输出手写数字字体识别，B站有视频讲解哦~

使用Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant）,可以基本识别手写数字，内含教程示意图，和共7页的理论知识。适用于刚刚学习机器学习的小白，通俗易懂

该作业资源包含程序源码和readme文档。 本程序是使用 VC++ 6.0 编程工具编写，编程语言为C++。 本程序实现了手写数字识别功能。在程序灰色区域中手写一个阿拉伯数字（0～9），程序可自动识别出您所书写的数字。 程序所在目录为 "手写数字识别程序\Release\DSPLIT.exe" 。 这个问题主要归结于识别功能的实现，本人使用的分类器基本的方法有两类： 一、模板匹配分类法； 二、贝叶斯分类法。 其中模板匹配分类法是采用特征值最小距离判别法。 而贝叶斯分类法有三种不同的分类实现，分别为： 1.基于二值数据的贝叶斯分类实现， 2.基于最小错误率的贝叶斯分类实现， 3.基于最小