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10 行代码,实现手写数字识别

识别手写的阿拉伯数字,对于人类来说十分简单,但是对于程序来说还是有些复杂的。 不过随着机器学习技术的普及,使用10几行代码,实现一个能够识别手写数字的程序,并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用,比如tensorflow、caffe,在python下都有现成的安装包,写一个识别数字的程序,10几行代码足够了。 然而我想做的,是不借助任何第三方的库,从零开始,完全自己实现一个这样的程序。之所以这么做,是因为自己动手实现,才能深入了解机器学习的原理。 1 模型实现1.1 原理熟悉神经网络回归算法的,可以略过这一节了。 学习了一些基本概念,决定使用回归算法。首先下载了著名的MNIST数据集,这个数据集有60000个训练样本,和10000个测试样本。每个数字图片都是2828的灰度图片,所以输入可以认为是一个2828的矩阵,也可以认为是一个28*28=784个像素值。 这里定义一个模型用于判断一个图片数字,每个模型包括每个输入的权重,加一个截距,最后再做个归一。模型的表达式: Out5= sigmoid(X0W0+ X1W1+……X783*W783+bias) X0到X783...

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