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Pycharm+tensorflow+Softmax实现Mnist手写体数字识别-附件资源

2021-12-05 16:26:20 106B

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基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别

基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别 .

2021-12-05 13:47:28 352KB 分类器

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基于神经网络的手写体数字识别（用matlab实现）

基于神经网络的手写体数字识别，它是用matlab实现的，其中用3种不同的神经的网络方法实现了手写体数字的识别，非常利于初学者的学习和交流。

2021-12-04 13:39:31 50KB matlab 手写体 数字识别

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基于奇异值分解的手写体识别

基于奇异值分解的手写体识别，仅用于学习交流，请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途，请先私信联系我。

2021-12-03 11:10:00 1.66MB 手写体识别 数字 svd 奇异值分解

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完整代码，可直接运行

2021-12-02 13:04:14 88KB MATLAB

CNN训练数据-手写体MATLAB mnist_uint8.mat

CNN训练数据-手写体MATLAB mnist_uint8.mat.的二进制格式的mnist数据集转化成了.mat的格式但是官网下载的.mat格式的均为 6000×784,60000×10,10000×784,10000×10

2021-11-30 15:51:20 14.02MB 数据集 深度学习 mnist

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手写体数字光学识别数据集（UCI）

手写体数字光学识别数据集（UCI）手写体数字光学识别数据集（UCI）

2021-11-27 19:56:45 558KB 数据集

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使用Python+TensorFlow，全连接的神经网络，基于MNIST数据集。数据集包含60000张训练图片，10000张测试图片。MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型，也可以自己再训练。app.py文件可以测试自己的图片。

2021-11-24 20:30:53 58B 手写体数字识别 Python TensorFlow

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手写体数字识别 hmm

基于hmm 手写体数字识别手写体的研究现状，背景

2021-11-21 11:06:53 1.36MB 手写体 数字识别 hmm

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MNIST | 基于k-means和KNN的0-9数字手写体识别-附件资源

2021-11-18 09:48:31 23B

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