【机器学习】基于Logistic Regression模型实现手写数字识别.ipynb

本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、分类 2、假设陈述 3、决策界限 4、代价函数 5、简化代价函数 6、多元分类

带界面的手写数字识别程序，Qt开发界面，使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。内附有相关开发文档。

一套能够正确识别手写体的软件系统，使用matlab为开发平台。

基于VC的手写数字识别程序，可识别手写的数字

基于Keras:手写数字识别-附件资源

基于SVM技术的手写数字识别

Logistic_回归

激活函数: tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层: tf.nn.conv2d(input, filter,

包含了可直接运行的CNN的Lenet5模型实现手写数字识别Mnist以及介绍Lenet5模型的PPT

手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框