神经网络实现手写字符识别系统 python实现，适合新手

### 神经网络实现手写字符识别系统 - BP神经网络 - 输入层维数 400 - 隐藏层神经元 15 - 输出层维数 10 - 学习率 0.1 - 激活函数 sigmoid - 参数保存在 nn.json #### 环境配置(如果在本地运行) - 系统: ubuntu 14.04 64位 ``` # 安装pip sudo apt-get install python-pip # 用pip安装numpy和scipy, 使用科大镜像加速 pip install --user numpy scipy -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple # 如果上一步安装失败就使用ubuntu的包管理器试试 sudo apt-get install python-numpy python-scipy # 安装sklearn, neural_network_design.py需要调用它做交叉验证 pip install -U scikit-learn -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple # 如果在服务器上运行，修改ocr.js里的HOST为服务器的地址，如http://2016.mc2lab.com ``` #### 运行 1. 下载图像和标签数据 wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/593/data.csv wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/593/dataLabels.csv 2. 训练模型 python neural_network_design.py 3. 创建服务器 python -m SimpleHTTPServer 3000 4. 加载服务器 python server.py 5. 访问 localhost:3000