本文详细介绍了如何利用梯度下降算法在MATLAB环境中对MNIST数据集进行手写数字分类。首先，讨论了如何导入MNIST数据集，然后提出使用softmax回归模型，通过交叉熵损失函数进行多分类。训练过程采用梯度下降法，最后展示了一个完整的实现代码框架，并提及了几个关键辅助函数的作用。
使用梯度下降算法实现MNIST数据集分类
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个手写数字识别数据集，由60,000个训练图像和10,000个测试图像组成。该数据集广泛用于机器学习领域的各种任务中，例如数字识别、图片分类等。
在本文中，我们将介绍如何使用梯度下降算法实现对MNIST数据集的分类。
首先，让我们看看如何导入MNIST数据集。在MATLAB中，可以使用digitDatastore函数轻松导入MNIST数据集。具体实现代码如下：
% 导入MNIST数据集
imds = imageDatastore('mnist/train-images-idx3-ubyte', 'ReadFcn', 
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