代码附数据集加载方式，文档包括案例完整流程：DNN/CNN结构设计、模型参数保存、断点续训、acc/loss可视化过程，最好一次epoch的模型参数保存。

机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向，在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用，例如邮件分拣、银行票据识别。，其准确率还不够理想，仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化，最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集，并对其进行测试，实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率，对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。

资源包含文件：设计报告word+源码及数据集 这里使用了一个脚本 mnist_loader.py, 将 MNIST 数据集分割为训练集、验证集、测试集。 展示了其中一幅训练图片，为数字 1. 同时，我们也打印出训练集中每个 example 的大小。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125219231

1、内容概要：本资源主要基于KNN算法实现手写数字识别，适用于初学者学习机器学习KNN算法使用。 2、主要内容：训练集trainingDigits；手写数字识别测试集testDigits；KNN算法实现手写数字识别源代码KNN_digits.py。

利用神经网络的原理处理手写数字识别，内包括每个0-9的数字的1000个数据集，采用gui的形式展示。只需要读者自己在工作区域输入神经元数、学习因子数就可以了！适用与机器学习研究者。

数据集分为训练集和测试集，以txt格式存储

包含两个文件trainingDigits和testDigits,分别是所有手写数字0到9的数据集合，数据主要用于机器学习实现手写数字识别系统。

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

MNIST手写数字数据集，有时候网络不好，无法在线下载，故上传至csdn

伯克利人工智能先导课cs188作业，朴素贝叶斯模型和KNN算法实现手写数字识别，准确率都达到很高水平，有说明文件，有训练结果绘图，适合新手入门