# 手写数字预测
机器学习实战_K近邻算法手写数字预测sklearn api
一、序 机器学习实战_K近邻算法 ——手写数字预测 调用的是自己编写的分类器classify0,主要是为了学习理论原理;在实际是
手写数字图像预测模型Python源码及实现方法
利用深度神经网络技术，我们开发了一种有效的手写数字图像预测模型，能够准确识别手写数字图像并进行预测。该模型利用Python语言编
手写数字识别
此程序用于手写数字、字母识别系统,能向数据库存储数字,并识别。
手写数字识别
可进行实时手写数字识别，并通过机器学习提高识别精读，可取5000个数字集，2500个用来训练，2500个用来检测，识别率可达到8
手写数字识别
基于BP全连接神经网络，用Python实现了手写数字识别，可以实时识别出所写的数字。资源中包括训练集和测试集的手写数字图片。
手写数字识别
利用matlab实现手写数字识别，在使用贝叶斯分类器的基础上，通过提取数字特征来分析识别数字。
手写数字识别
用matlab实现手写数字体识别，带图片和识别库文件
手写数字识别
这是一款自动识别手写数字的系统，能自动识别数字，编译通过
手写数字识别
以MATLAB，GUI界面为平台，利用基于最小错误率的贝叶斯决策分类器来实现手写数字的识别
手写数字识别
VC编写，可识别0~9的手写数字（提供写字板）