用python实现kNN算法进行手写字体数字识别的示例代码

mnist手写数字识别的代码实例内容精简适合初学者

from keras.datasets import mnist import numpy as np from keras import models from keras import layer

mnist手写字体识别之BP,包括了python代码，mnist手写字体数据集，本科实验作业，讲的是BP神经网络算法的实现

mnist手写字体识别之随机森林,包含了python代码，本科实验的作业，实现了随即森科算法的手写字体识别，含mnist数据集，报告基本要求都有

mnist手写字体识别之SVM,内含python代码，包括MNIST手写字体数据集，本科实验作业，你想要的基本都有，支持向量机（SVM）

卷积神经网络（CNN）擅长处理图像数据，具有卷积层、池化层和全连接层。CNN可用于手写字体识别，如识别MNIST数据集中的数字。

手写识别（HandWritingRecognition）是指将在手写设备上书写时产生的有序轨迹信息化转化为汉字内码的过程，实际上是手写轨迹的坐标序列到汉字的内码的一个映射过程，是人机交互最自然、最方便

手写字符识别，主要包括预处理、字符分割、PCA提取字符特征、K近邻法分类和识别

手写数字识别程序，采用数字的写法进行识别

机器学习实践之手写数字识别-数据阶段分析总结篇对应的代码及数据。