38种时尚手写体【英文手写字体+特色中文手写体】(4)

手写体识别数据！应用于pytorch版本的，pytorch版本1.31，代码在博客中，有问题欢迎留言 python版本3.74，代码软件pycharm

这个是tensorflow的mnist数据集，包含了训练集合、验证集合、测试集合

本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB，可用来进行手写体识别的训练和识别，并判断准确率，同时文档给出了使用说明和附带训练数据，happy hacking!

代码可直接用，KNN算法代码清晰易懂，含有mnist手写体文件，java实现

文章中阐述了用贝叶斯决策理论和神经网络的方法实现手写体数字识别的算法。

手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应用,应用范围非常广泛。本文提出一种基于决策树算法的手写数字识别方法,该方法通过提取基于密度的特征,通过训练得到一个决策树分类模型,进而进行手写数字的识别。

国祥手写体使用方法：1、将“国祥手写体.TTF”复制到C:\WINDOWS\Fonts字体文件夹中即可。2、在WORD中将字体设为“国祥手写体”。已知问题：1、部分生僻字未替换。2、WORD中小于5号

基于KNN实现的手写体数字识别C++代码，输出结果有混淆矩阵、召回率、训练准确率、预测数据输出等。

卷积神经网络进行图像分类是深度学习关于图像处理的一个应用，卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式。另外，卷积神经网络的

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。