朴素贝叶斯分类器用于识别手写的数字A~J

手写数字识别任务实现步骤本篇介绍如何利用 TensorFlow 实现手写数字识别，步骤如下：1. 数据集准备选取合适的手写数字数据集，例如 MNIST 数据集。此类数据集包含手写数字图像及对应标

手写数字识别matlab-制作手写板的,有控件

伯克利人工智能先导课cs188作业,朴素贝叶斯模型和KNN算法实现手写数字识别,准确率都达到很高水平,有说明文件,有训练结果绘图,适合新手入门

伯努利朴素贝叶斯分类器主要用于文本分类,下面我们以一个具体的例子,来讲述下伯努利朴素贝叶斯的原理和实现逻辑。 具体例子: 已知我们有八个句子以及每个句子对应的类别,即中性或侮辱性。那么再给出一个句子,

这篇论文讲的比较详细，看完后启发挺大的，好资源大家一起分享~~

用于线性可分的不同类型源代码对三类数据进行分类数据在.txt中

这个貌似跟我之前上传过的资源《自己做的手写数字样本及knn分类代码》有些重复，两个资源是一样的，都可以下载。我上传了很多关于knn的东西，这个是使用的自己的手写图片，根据knn的算法原理实现的，没有使

该模型经过100轮训练，能够实现高准确率的手写数字分类。个人使用可将该模型存储在本地，方便后续使用。其中，TensorFlow是一款常用的深度学习框架，通过该工具能够快速搭建和训练各种神经网络模型。

代码及数据集：KNN分类算法--手写数字识别任务

RNN实战案例:手写数字图片识别(分类).mp4