Softmax回归算法对MNIST手写数字进行识别(C++实现)

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

MNIST数字识别，C语言实现贝叶斯分类器，识别率较低

基于opencv-SVM算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行测试）

基于opencv-KNN最邻近算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行）

MNIST├── CNN-MNIST.ipynb└── MNIST_data ├── t10k-images-idx3-ubyte.gz ├── t10k-labels-idx1-ubyte.gz

Python编程语言中的MNIST.ipynb文件，以及如何利用该文件实现手写数字识别，涵盖了MNIST数据集的读取、模型的训练和评估等方面。同时介绍了一些数字识别的相关概念和技术。读者可以通过本文学

这是用MATLAB实现的联机手写数字识别

tensorflow中MNIST源码mnist_softmax.py

fashion_MNIST是一个手写图像分类数据集，主要是一些穿衣搭配的图表，数据集比较小，是一个适合练手的数据集，也是第一个多分类实例，使用softmax损失函数进行训练；softmax保证输出的分

mnist.npz我们将使用MNIST数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，其历史几乎和这个领域一样长，而且已被人们深入研究。这个数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国