swiftTvOSScribble一个基于CoreML的SiriRemote的手写数字识别器

手写数字识别 手写数字识别是计算机识别人类手写数字的能力。 对于机器而言,这是一项艰巨的任务,因为手写数字不是十全十美的,可以用多种口味制作。 手写数字识别是使用数字图像并识别图像中存在的数字的解决方

基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别.

该识别器的功能有：①界面化的输入方式，进行实时数字识别②可以识别多位的数字，例如23，234③可以选择多种识别方式，例DNN，CNN等

利用贝叶斯分类器实现手写数字识别，要数据的可以发私信，有测试集和训练集。

该文件为mnist数据集的识别代码，只要运行main.m文件即可运行。

利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别; 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多。 ♦ 数据集包括数字0-9的手写体。 ♦每个数字大约有200个样本

用VSC++开发的手写体数字的识别程序

手写识别的matab实现，，基于knn和另外方法的实现，

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习

用matlab实现的手写数字快速识别,算法典型,可以借鉴 这是我做课程设计时找的参考资料