基于贝叶斯和线性分类器的手写数字识别-附带Matlab源代码

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本文介绍了使用贝叶斯和线性分类器进行手写数字识别的方法,包括MNIST数据集的准备、特征提取、模型训练和评估。提供了Matlab代码示例,但提醒实际应用中需进一步调优。

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基于贝叶斯和线性分类器的手写数字识别-附带Matlab源代码

手写数字识别是机器学习领域的经典问题之一。在本文中,我们将使用贝叶斯分类器和线性分类器来实现手写数字识别,并提供相应的Matlab源代码。本文将介绍数据集的准备、特征提取、分类器的建立和模型评估等步骤。

  1. 数据集准备
    我们首先需要一个包含手写数字样本的数据集,常用的是MNIST数据集。MNIST数据集由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本是一个28x28像素的灰度图像,表示0到9之间的数字。

  2. 特征提取
    在进行分类之前,我们需要将图像转换为适合分类算法处理的特征向量。在本例中,我们将使用简单的特征提取方法,即将每个图像的像素值展开为一个向量,然后将每个像素作为一个特征。

以下是Matlab代码示例,将图像展开为特征向量:

function features = extract_features(image)
    features <
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