基于Matlab的梯度下降Softmax回归实现MINIST数据分类

基于Matlab的梯度下降Softmax回归实现MINIST数据分类

Softmax回归是一种常用的多分类方法，在深度学习中得到广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于梯度下降的Softmax回归算法来对MINIST手写数字数据集进行分类。

1. 数据集介绍
   MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像，标记为0到9之间的数字。

2. 数据预处理
   首先，我们需要加载并预处理MNIST数据集。Matlab提供了方便的函数来加载MNIST数据集，我们可以使用loadMNISTImages和loadMNISTLabels函数来读取数据。同时，我们需要对数据进行归一化处理，将像素值转换到0到1之间。

% 加载MNIST数据集
train_images = loadMNISTImages('train-images-idx3-ubyte')