经典手写数字数据集

在计算机视觉领域，手写数字识别一直是一个重要的研究方向。mnist数据集是一个广泛使用的数据集，其中包含了大量手写数字的图像样本。我们通过使用mnist数据集训练了一个基于深度学习技术的手写数字识别模

手写数据集Mnist,55000训练集，10000测试集，28x28,类别0-9

mnist手写数据集下载 入门小白必备数据集

手写数据集分类，SVM分类，具体格式为向量，标签，需要的请下载

手写识别字中input_data文件和数据集,用来做手写识别字练习的基础

minist手写数字图片集，用于tensorflow的手写数字是被训练的数据，内含1.5M图片一张。

手写数字0到9，每个数字包含大约1000张不同图片。推荐用于图像处理领域。

使用Keras建立卷积神经网络CNN，然后训练模型、评估模型，准确度接近为99%，最后用训练完成的模型辨识MNIST手写数字。

手写数字识别二进制数据集和label集,数据集的规模为5000,非常适合入门者学习,每张手写数字的图片规模为20*20,输入集的规模为5000*400,输出集的规模为5000*1,另外附带如何读取该数

DBRHD(手写数字)训练数据集与测试数据集,图片均归一化为以数字为中心的32*32规格的矩阵:空白区域用0表示,字迹部分用1表示。