MATLAB实现基于Softmax回归的手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目完整实现了斯坦福深度学习教程中的Softmax回归练习，包含MNIST数据集自动加载与预处理、多类分类模型构建、参数优化及交叉验证功能。代码结构清晰，便于深度学习入门者学习和使用。

详 情 说 明

基于Softmax回归的手写数字识别系统

项目介绍

本项目完整实现了斯坦福深度学习教程中关于Softmax回归练习的代码补全，构建了一个基于Softmax回归的手写数字识别系统。系统能够自动加载和处理MNIST数据集，构建并训练多类分类模型，提供完整的模型评估和可视化功能，涵盖了从数据预处理到模型性能分析的完整机器学习流程。

功能特性

• 数据自动加载与预处理：支持MNIST原始数据集的自动下载和解压，实现图像数据的标准化处理
• Softmax回归模型：完整实现多类分类算法，包括前向传播和反向传播过程
• 梯度下降优化：采用梯度下降算法进行模型参数优化，支持学习率调整
• 交叉验证功能：实现数据分割和交叉验证，确保模型泛化能力
• 模型评估体系：提供准确率、混淆矩阵、精确率、召回率等全面评估指标
• 可视化展示：支持训练过程曲线、预测结果、权重热力图等多种可视化输出

使用方法

数据准备

将MNIST数据集文件（train-images-idx3-ubyte、train-labels-idx1-ubyte、t10k-images-idx3-ubyte、t10k-labels-idx1-ubyte）放置在指定数据目录下，或启用自动下载功能。

参数配置

在配置文件中设置以下参数：

• 学习率：控制梯度下降的步长大小
• 迭代次数：设定模型训练的总轮数
• 正则化参数：防止过拟合的权重衰减系数
• 数据分割比例：训练集、验证集、测试集的划分比例

运行流程

1. 执行主程序启动模型训练
2. 系统自动完成数据加载和预处理
3. 模型进行多轮迭代训练并保存最优参数
4. 生成评估报告和可视化结果
5. 支持对新样本进行预测测试

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB）
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了完整的系统工作流程，包含数据加载与预处理、模型初始化与参数配置、训练过程执行与监控、性能评估指标计算、结果可视化图形生成等核心功能模块，实现了从原始数据输入到最终结果输出的端到端处理链路。