基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别

简单朴素贝叶斯分类器的思想与算法分析 在数据仓库和数据挖掘应用中 分类是一种非常重要的方法. 分类的概念是在已有数据 的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型 即我们通常所说的分类器 (Class

基于朴素贝叶斯的手写数字识别，code中包含data，中间利用了PCA降维方法，识别精度达到95.42%

主要介绍了Python实现的朴素贝叶斯分类器,结合具体实例形式分析了基于Python实现的朴素贝叶斯分类器相关定义与使用技巧,需要的朋友可以参考下

C++实现朴素贝叶斯分类器,代码干净,整洁,有示例,有注释,具有良好的封装性,可直接迁移使用

主要为大家详细介绍了pytorch实现MNIST手写体识别,使用全连接神经网络,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

MNIST 手写字识别的简单程序代码，方便不能登录外网的同学下载

从http://lecun.com/exdb/mnist上下载数据可能比较慢甚至下到一半就失败，所以我将我翻墙下载的数据上传到这里供大家下载

手写体识别数据集tensorflow官方实例格式化数据。包含了两种不同大小的数据集，已经亲自验证，可以直接应用到算法中。

在小字符集情况下，达到了识别率97％以上输入：72*72像素的256色bmp位图文件输出

用K近邻（KNN）做手写体识别（MNIST），准确率可以达到94%。关于具体原理可以看我的博客