机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合，采用MNIST数据集作为数据，通过前端HTML和jQuery框架，利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中，然后flask通过调取模型接口，把数据传入模型中进行手写体识别，形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据，线性和卷积的方法，并将结果进行对比。训练结果较为理想，可以有效识别出手写数字，并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据，建立模型，建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型，进行训练，建立训练模型，保存参数模型，得到训练模型。通过前端请求，加载模型，进行调用。完成数据传入，训练，打包，调用。可以作为基础，可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。

数字手写体识别数据库，可作为数据挖掘，机器学习过程中的数据集

MNIST | 基于k-means和KNN的0-9数字手写体识别-附件资源

打包文件包括mnist数据集，CNN代码，功能是：搭建简单的卷积神经网络训练mnist 数据集

mnist手写体数据集，已经亲自验证，可以直接应用到算法中。

2021数字手写体练字帖.pdf

python入门数字手写体识别，用python编程实现基于tensorflow的数字手写体识别的识别部分，

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mnist_数字手写体的tensorflow完整代码和，mnist图像集,下载下来可以直接使用。