# 手写数字图像
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手写数字0到9,每个数字包含大约1000张不同图片。推荐用于图像处理领域。
MNIST手写数字图像数据
机器学习和深度学习中常用的训练数据集。非常好用。机器学习中的HELLO WORLD
手写数字图像识别
基于svm的手写数字图像识别以及数字图像的特征提取
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利用卷积神经网络来识别手写的数字图像,其中包含模型训练代码,识别代码,训练好的模型,下载即可运行。软件环境:TensorFlow
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digits图像分割后的手写数字图像集,可用于数字识别的练习
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来源:《深度学习入门:基于Python的理论与实现》。包含一个mnist.py文件和四个MNIST图像集的数据包,测试过是完整的
基于RBF的手写数字图像识别
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卷积神经网络识别手写数字图像
用卷积神经网络识别手写数字图像,使用部分MINST数据集,MATLAB编程,包含一个卷积层,一个池化层,一个全连接层,一个隐藏层
SVM实现MNIST手写数字图像识别
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