mnist-matlab：用于MATLAB的MNIST手写数字数据库

手写数字分类 一种对手写数字进行分类并与传统方法进行比较的新方法。 手写数字的 MNIST 数据集使用多层感知器神经网络、朴素贝叶斯分类器和一种新颖的混合模型 - 贝叶斯神经网络分类器进行分类。 ＃＃＃介绍 MNIST 手写数字数据集的分类器：实现、分析和比较了多层感知器神经网络、朴素贝叶斯分类器和朴素贝叶斯和 mlp-nn 的混合模型：“贝叶斯神经网络”。 模型 参数 准确性 多层感知器神经网络 1个隐藏层 96.45% 朴素贝叶斯分类器 伯努利房车特点 83.98% 混合贝叶斯神经网络 在隐藏层，Multinoulli RV 特征 89.02% 混合贝叶斯神经网络 在输出层； Multinoulli RV 特点 90.66% 混合贝叶斯神经网络 在隐藏层； 高斯房车特点 91.63% 混合贝叶斯神经网络 在输出层，Guassian RV 特征 93.27% ###多层感

手写数字识别器 使用各种机器学习算法对手写数字数据集的光学识别进行分类。 该代码是matlab脚本。 所有文件都是带有注释的自我解释。 以下分类器用于分类： 决策树 具有两个隐藏层的神经网络，每个包含10个神经元 K个最近的邻居用于分类：比较值如何基于因子“ k”变化，结果在图中可用 决策树集合：比较了精度随着基本分类器数量的增加而变化的情况。 如有任何疑问，请通过与我联系。

MNIST手写数字资源，已解压，不需要进一步操作，就是这样

svm算法手写matlab代码手写数字识别项目 最好在（此网站）上查看该项目[] 对于对整个项目的完整逻辑流程感兴趣的人，您可以从目录的开头逐步开始。 对于那些只想看我编写的代码的人，您可以直接转到下面显示的目录：手写项目-数字-识别/2.-读取数据/2.3.-数据-读取功能-编写的项目在Matlab中/用于读取数据的函数/您将在其中看到用于读取文件的Matlab代码。 该项目的重要部分是读取格式的数据，以准备提供不同的算法。 或者，您可以转到Project-on-Handwriting-Digits-Recognition / 3.-Run-Algorithms-on-the-Data目录，以了解我们如何在数据上实现不同的算法。 由于该项目基于特定的手写数字数据集，因此“ 2.3.-Matlab编写的数据读取功能”之前的目录主要是数据集的详细介绍以及有关如何预处理数据的介绍，没有任何代码。 如果您对我的编码和处理方法感兴趣，则可以跳过前几节。 在这个项目中，我们实现了八种不同的模式识别算法，用于手写数字的分类。 从UCI机器学习存储库中获取数据集，从中引入了三种不同的方法来精确化功能

The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. It is a good database for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spending minimal efforts on preprocessing and formatting.

手写数字识别器 这是我的第一个认真的项目，旨在对机器学习有所了解。