Skip to content
/ mnist-classification Public

Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）

384 stars 94 forks Branches Tags Activity
Star
Notifications You must be signed in to change notification settings

zhengyima/mnist-classification

BranchesTags

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

14 Commits
README.md
README.md
 
 
cnn.py
cnn.py
 
 
knn.py
knn.py
 
 
logistic.py
logistic.py
 
 
mlp.py
mlp.py
 
 
mnistClassification.pdf
mnistClassification.pdf
 
 
rnn.py
rnn.py
 
 
svm.py
svm.py
 
 

Repository files navigation

mnist-classification

使用多种方法完成MNIST分类任务

Python 3.6

Pytorch 1.0

Scikit-learn 0.21

无需下载数据直接跑，代码自动下载

模型

  • 逻辑回归 Logistic Regression
  • 多层感知机 MLP
  • K近邻 KNN
  • 支持向量机 SVM
  • 卷积神经网络 CNN
  • 循环神经网络 RNN

实验报告

见 mnistClassification.pdf

对应的latex源码：https://github.com/zhengyima/mnist-classification-latex

About

Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）

Topics

machine-learning deep-learning svm scikit-learn cnn python3 pytorch mnist rnn mnist-classification logistic-regression mlp knn

Resources

Readme
Activity

Stars

384 stars

Watchers

8 watching

Forks

94 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages