基于python语言书写用到的函数库有tensorflow，numpy，pandas，matplotlib. 此压缩包下有包含（CNN手写数字识别.ipynb，CNN涂鸦识别.ipynb，两个数据集分别是minist手写字符集和Google涂鸦集，因占用空间超过1G，采用蓝奏云盘的格式分享，附加一份结课文档可参考）。手写数字识别采用卷积神经网路识别minist手写数字集，涂鸦识别采用卷积神经网络识别涂鸦集，经实验效果良好，准确率达到98%以上。并且使用绘图软件自己绘图识别，测试图片为自己绘制。 经实验，效果良好

人工智能初学者常用的minist手写数字识别、波士顿房价预测以及Fashion minist的分类。基于机器学习以及深度学习的模型搭建，实验报告中有所介绍。代码也在实验报告内，帮助你快速完成入门案例，成为人工智能初学者。

用于手写数字识别，官网给的二进制的，我把它转成了hdf5格式，方便使用

总结了卷积神经网络LeNet-5的网络结构以及相关原理，完成了Pytorch上的代码实现，并对Minist、CIFAR10数据集进行了训练和测试

使用matlab实现的对MNIST手写数字进行识别，经测试，真实可用的。

包含已分好类的minist数据，利用BP神经网络实现minist手写数字识别