描述： 这个项目展示了如何将 MNIST160 手写数字图片数据集成功集成到 YOLOv8 图像分类框架中。通过此集成，项目成功地运用了 YOLOv8 的先进算法对手写数字进行快速、准确的识别和分类。MNIST160 数据集，包含160张高质量的手写数字图片，被优化并用于这个先进的图像分类任务，展示了 YOLOv8 在处理实际应用场景中的强大能力。 总结： 整合 MNIST160 数据集与 YOLOv8 的这个项目不仅展示了如何有效地运用最新的图像分类技术，也提供了一个实用的案例，用于探索和优化机器学习在实际应用中的潜能。

模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

手写数字识别数据集，MNIST000

《Python神经网络编程》中提到的手写数字的数据集MNIST，用于神经网络训练和测试，不用再通过网络下载了，相关博文为《深度学习初遇——自己动手实现三层神经网络》。在主python文件相同目录下创建mnist_dataset文件夹，将资源文件中的所有文件放到刚创建的创建mnist_dataset文件夹下即可，资源中包括训练集的全部数据集和较小数据集以及测试集的全部数据集和较小数据集，大家根据自己的情况选择使用的数据集。网上可能也有相同的资源，这里上传是为读者方便运行博文《深度学习初遇——自己动手实现三层神经网络》中的代码。

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。

MNIST手写数字识别数据集

该数据集包括0-9的500个训练集和100个测试集；可应用于书写识别数字的应用研究，在支持向量机、神经网络等都可以应用

数据集分为训练集和测试集，以txt格式存储

1、Mnist_cnn.py 该脚本文件 用TensorFlow框架 实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，准确率达到99.21%； 2、Mnist_cnn_tensorboard.py 该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。

利用k-近邻算法实现手写数字的识别，两个文件夹一个是训练的，一个是测试的，两个文件夹数据不重合，而且都是32*32的