手写数字识别（逻辑回归实现）

资 源 简 介

手写数字识别（逻辑回归实现）

详 情 说 明

手写数字识别是机器学习中的经典问题，使用逻辑回归实现是一种简单有效的方法。在Matlab环境中，手写数字数据集通常以矩阵形式存储，其中每一行代表一个数字样本的灰度图像数据。

对于给定的测试集如test0-9，其中test0的尺寸为980×784，这意味着包含980个数字0的样本，每个样本是28×28像素的灰度图像（784=28×28）。灰度值通常被归一化为0到1之间的数值，代表像素的深浅程度。

逻辑回归模型用于手写数字识别主要经过以下步骤： 数据预处理：将784维的像素向量作为特征输入，需要先进行归一化处理 模型训练：对每个数字类别分别训练一个二分类逻辑回归模型 多分类实现：采用一对多策略，将10个数字识别问题转化为10个二分类问题 预测阶段：输入测试样本，选择输出概率最高的类别作为预测结果

逻辑回归的优势在于模型简单、训练速度快，特别适合作为入门级的分类算法。但对于复杂的手写体变体，其识别准确率可能不如深度学习模型。在实际应用中，可以通过特征工程（如提取HOG特征）来提升逻辑回归的识别效果。