手写数字识别是“光学字符识别技术”（简称OCR）的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。它包含样本图片，可以对图片进行预处理，特征提取，还可以给出网络训练的误差指数曲线图-How to use electronic computer automatically recognized people handwritten on paper Arabic numerals.It contains

模糊模式识别，贝叶斯，手写识别。用于识别手写的数字。有样本图片。(Fuzzy pattern recognition, Bayes, handwriting recognition. Used to recognize handwritten numbers.)

关于手写数字的两个样本库，可利用多种语言进行图片的识别处理。(Two sample libraries for handwritten numbers)

MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。(The MNIST data set is a very classic data set in the field of machine learning. It consists of 60,000 training samples and 10,000 test sampl