手写体数字图片训练数据集

基于知识库的手写体数字识别

利用tensorflow2和python进行手写数字识别。

基于支持向量机的手写体数字识别系统设计论文

这是个基于模版匹配的手写体数字识别，是用mfc单文档写的，功能简单，识别率高（相对于作者本人，应为模版所记录的特征是作者的），程序只是参考用

基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

2008年的论文，用BP神经网络实现了离线的脱手写数字的识别，值得借鉴

最新的论文资源研究了利用支持向量机分类器进行手写体数字识别的技术。构建了我国邮政手写数字库和美国邮政手写数字库。在此库上,利用基于SVM多类分类器进行了实验,并与其他分类器的识别方法进行了比较。实验结

基于神经网络的手写体数字识别，帮助你更好的理解神经网络及数字识别

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。（更改了上一版的一点注释错误）

打包文件包括mnist数据集，CNN代码，功能是：搭建简单的卷积神经网络训练mnist数据集