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MNIST上的从零构建的ANN：用于数字分类的实现

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简介：
本项目介绍如何在MNIST数据集上从头开始搭建人工神经网络（ANN），以实现对手写数字的精确分类。 这是从头开始制作的人工神经网络模块，在MNIST数据集上进行数字分类，并在测试和训练数据集中达到98%到99%的准确性。Web API当前实现非常糟糕，存在许多错误需要解决。此外，输入方式必须从绘图板更改以类似于培训的数据形式。

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  • MNIST上的从零构建的ANN：用于数字分类的实现
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    本项目介绍如何在MNIST数据集上从头开始搭建人工神经网络（ANN），以实现对手写数字的精确分类。 这是从头开始制作的人工神经网络模块，在MNIST数据集上进行数字分类，并在测试和训练数据集中达到98%到99%的准确性。Web API当前实现非常糟糕，存在许多错误需要解决。此外，输入方式必须从绘图板更改以类似于培训的数据形式。
     
  • Adaboost在MNIST上的应用：基于决策树与梯度提升分类器的从零实现
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    本项目深入探讨了AdaBoost算法在经典手写数字识别数据集MNIST上的应用，结合决策树和梯度提升技术，提供了一个完整的、从零开始的Python实现方案。 AdaboostOnMNIST 是一个从头开始实现 Adaboost 算法的项目，使用了两种不同的弱学习者：决策树分类器和梯度提升分类器。该项目在 MNIST 数据集上运行以区分奇数和偶数。经过 scikit-learn 模型测试后，Adaboost 在该任务中表现出更高的分数。最小训练误差为 1.8%，通过7次迭代实现了这一结果（使用了梯度增强）。函数调用形式是 adaboost(X_train, Y_train, inversions_t, Classifier_type)，其中分类器类型可以是 Gradient_Boost 或 Decision_tree，作为第四个输入。adaboost 函数返回一个四元组 (stump, stump_weights, errors, D_weights)。可以通过调用 predict(stumps, stump_weights, X_test) 对测试集进行预测，这将返回 X_test 的标签数组。
     
  • 基于ANN的MNIST手写数字识别
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    本研究采用人工神经网络（ANN）技术对MNIST数据集中的手写数字进行分类和识别，通过优化模型参数提高识别准确率。 在 MATLAB 中构建一个单隐层的神经网络以识别手写数字： 1. 随机初始化权重值。 2. 将训练样本输入进行前向传播。 3. 计算损失函数。 4. 进行后向传播。 5. 使用梯度下降法更新参数。 6. 重复步骤2到步骤5的过程。 7. 调整网络的参数设置（可以尝试不同的配置）。 8. 随机读取小批量训练集进行学习。 9. 计算并记录错误率，同时记录所使用的隐藏层数量和学习速率。
     
  • 基于逻辑回归的手写数字（MNIST）分类实现
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    本项目采用逻辑回归算法对MNIST数据集中的手写数字进行分类。通过训练模型识别不同数字图案，展示了基础机器学习在图像处理的应用。 使用逻辑回归实现手写数字（MNIST）的分类。
     
  • 基于SVM的MNIST数据集分类实现
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    本研究采用支持向量机(SVM)算法对MNIST手写数字数据集进行分类处理，通过优化参数提升模型识别精度，为图像识别领域提供了一种有效的解决方案。 本代码为MATLAB实现的支持向量机模式识别算法，用于对MNIST数据集进行三种样本分类。如果电脑内存足够大，可以实现更多类别的分类。另外，`exclass`是对随机的两个样本进行分类的例子，也可以参考；而`exmuticlassall`则针对整个MNIST数据集进行分类。注释掉的代码还可以用来对随机选取的三个样本进行分类并作图。
     
  • MNIST数据分类-基于MATLAB的实现(matlab开发)
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    本项目为使用MATLAB进行MNIST手写数字数据集的分类任务，通过构建神经网络模型实现在图像识别领域的应用与研究。 这些代码展示了如何对MNIST和CIFAR数据集进行自定义训练程序的演示。
     
  • 基于MATLAB的KNN分类器在MNIST手写数字图像分类中的应用
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    本研究利用MATLAB实现K-近邻算法，并应用于MNIST数据库的手写数字识别任务中，探讨其分类效果和优化方法。 该代码实现了一个简单的 k 最近邻（kNN）分类器，用于对 MNIST 手写数字数据集进行分类。 使用方法： 1. 将代码压缩包解压，该项目已包含所有代码和MNIST数据集。 2. 直接在 MATLAB 中运行 `MNIST_classification_accuracy.m` 文件。 3. 程序将从测试集中随机抽取图像，并利用不同的 k 值进行 kNN 分类。 4. 显示图像及对应的分类结果。 原理： 1. 利用训练数据构建 kNN 模型。 2. 对于新输入的测试图像，计算其与所有训练图像之间的汉明距离。 3. 选取距离最近的 k 个训练样本，并统计它们的类别标签。 4. 返回一个众数投票的结果作为分类结果。 结果显示： 程序将显示测试图像及预测类别，可以观察不同 k 值下的分类效果。
     
  • 基于神经网络的MNIST数据集分类实现
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    本项目采用深度学习方法，利用神经网络模型对经典手写数字识别数据集MNIST进行高效准确的分类。通过训练优化，实现了高精度的手写数字识别功能。 本资源针对MNIST数据集的CSV文件进行神经网络训练。由于MNIST数据集较大，这里的数据集中包含100个训练样本和10个测试样本。此代码不使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，而是利用numpy设计一个两层全连接神经网络。
     
  • 基于 Verilog 的 MNIST 数字识别实现
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    本项目采用Verilog硬件描述语言，在FPGA平台上实现了MNIST手写数字识别系统，旨在验证深度学习模型在可编程逻辑器件上的可行性与效率。 用Verilog实现MNIST的数字识别可以通过ModelSim进行仿真验证。如果要在FPGA上部署此项目，则需要大量的PL资源。代码下载包含5个仿真文件。参考文章提供了详细步骤：https://blog..net/howard789/article/details/111346263（此处仅提及有相关资料，不提供链接）。
     
  • 使用Python从零开始构建贝叶斯分类器的机器学习教程
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    本教程详解利用Python语言自底向上搭建贝叶斯分类器的过程，适合初学者系统掌握机器学习基础知识与实践技巧。 朴素贝叶斯算法因其简单且高效而在处理分类问题时被优先考虑。通过本教程的学习，你将掌握朴素贝叶斯算法的基本原理及其在Python中的实现步骤。“Better Naive Bayes: 12 Tips To Get The Most From The Naive Bayes Algorithm”这篇文章提供了关于如何更好地使用朴素贝叶斯的技巧建议。 朴素贝叶斯分类器是一种直观的方法，它通过计算每个属性属于某个类别的概率来进行预测。这种方法可以用于对监督学习问题进行概率建模。给定一个类别时，朴素贝叶斯算法假设各个属性与该类别相关联的概率是相互独立的。