mnist手写体识别数据

本人的《十九个小项目》中18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别,所需要训练和验证的数据集。非常适合初学者

使用pytorch从模型训练到模型调用，再通过libtorch转成C++调用，全流程实现MNIST手写体数字识别

官方手写数字识别数据集，压缩包内包含四个压缩文件：t10k-images-idx3-ubyte.gzt10k-labels-idx1-ubyte.gztrain-images-idx3-ubyte.g

可与我的博客CNN学习笔记1对照看

数字识别mnist数据库,机器学习经典数据。 The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a tra

本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB，可用来进行手写体识别的训练和识别，并判断准确率，同时文档给出了使用说明和附带训练数据，happy hacking!

文章中阐述了用贝叶斯决策理论和神经网络的方法实现手写体数字识别的算法。

手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应用,应用范围非常广泛。本文提出一种基于决策树算法的手写数字识别方法,该方法通过提取基于密度的特征,通过训练得到一个决策树分类模型,进而进行手写数字的识别。

基于KNN实现的手写体数字识别C++代码，输出结果有混淆矩阵、召回率、训练准确率、预测数据输出等。

使用BP算法的神经网络手写体数字识别，使用Python语言编写，包含四个文件：训练模块，测试模块，图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。希望对大家有帮助。