基于SVM的成对分类法对于手写数字识别问题的探究

十分简单的BP神经网络程序，只有单层神经网络，适合初学者掌握TensorFlow。

基于TensorFlow的循环神经网络（LSTM），分类手写数字，十分简单，亲测可用，适合初学者理解运用TF。

手写识别 识别手写数字的神经网络

利用支持向量机（SVM）算法进行手写数字识别的方法，可以有效地对手写数字进行分类和识别。SVM算法是一种广义线性分类器，通过求解最大边距超平面来确定决策边界，具有低泛化错误率和较小的计算开销等优点。然

代码简单，有中文注解，是从书上敲下来，应该不会有大错误

c#实现的基于svm的数字识别程序，有完整的源代码。

今天小编就为大家分享一篇pytorch 利用lstm做mnist手写数字识别分类的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

检测效率还成

此程序用于手写数字、字母识别系统,能向数据库存储数字,并识别。

一种改进的SVM多分类算法及其在数字手写识别上的应用，汪阔，余文，针对传统支持向量机多分类一对多引起的数据偏斜问题和一对一运算量大且有拒分等情况，提出了一种边界面思想，通过求解未知样本到