学习机器学习：探索mnist数据库的应用(mnist数据库的使用)

随着科技的发展，计算机技术越来越成为我们生活中不可或缺的一部分。而机器学习作为的一种重要组成部分，则是近年来备受瞩目的领域之一。在机器学习中，mnist数据库是一个非常重要的数据集。本文将从什么是mnist数据库开始，逐步深入介绍mnist数据库的应用和研究，以及如何利用mnist数据集进行机器学习。

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什么是mnist数据库

MNIST是一个手写数字的图像数据集，共有7万张28×28像素的黑白数字图片。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图片都标记有其所代表数字的真实值。它是深度学习领域中最经典、最基础的数据集之一，被广泛应用于数字识别方面的研究和应用。

应用领域

使用mnist数据集可以进行很多应用，如：

1.数字识别：mnist数据库最常见的应用是手写数字识别。该应用对自然场景中的数字、实体（如车牌）等都具有广泛的适用性。

2.人脸识别：将mnist数据集中的图片进行分类训练，可以实现人脸识别的功能。这与数字识别类似，但归纳到人脸识别中，同样具有广泛的适用性。

3.语音识别：mnist数据集中的图片存储了音频的频谱特征，可以通过适当的处理将图像信息作为语音信号的表示进行处理。

4.智能交通：将mnist数据集中的图像与计算机视觉相关技术相结合，可以实现的交通标志、车牌等的识别。

以上仅是mnist数据集应用的一部分，而其中的手写数字识别应用则是占比更大的一个。

机器学习中mnist的应用

mnist通过提供一组标准的数据集，使得机器学习算法可以使用该数据集进行训练并加以测试。而机器学习算法中，常用的有监督学习算法、无监督学习算法和半监督学习算法。

1. 有监督学习：在mnist上进行有监督学习的方法中，通常使用的是神经网络来实现。首先将训练数据馈入神经网络进行训练，不断对神经网络进行调整，将训练数据集分为多个部分，并使用分散子集的算法来提升识别率。

2. 无监督学习：mnist在无监督学习中的主要应用为聚类。常用的聚类算法有K-Means和DBSCAN。假设要将mnist数据集划分为10个类别，可以使用K-Means将其分为10个簇，然后以此将类别赋值给每个训练样本。

3. 半监督学习：mnist在半监督学习中的主要应用为协同过滤。有些机器学习算法依赖于大量的训练数据，而在mnist上通常需要手动标记图像的数字，这也就导致了无法获得足够多的训练数据。因此在这种场景下，半监督学习可以将少量手动标记的训练数据与大量未标记数据相结合，从而增加训练数据的数量，提高准确率。

从mnist的定义、应用领域和机器学习中的应用来看，mnist在数字识别方面的表现相当出色，在其他领域也有很高的应用价值，是许多计算机科学和行业的重要资源。学习和了解mnist数据集的原理和应用，将会有助于我们更好地学习机器学习和深度学习算法，并提升相关领域的实践能力和应用效果。

相关问题拓展阅读：

• 怎样学习人工智能

怎样学习人工智能

一、机器学习

有关机器学习领域的更佳介绍，请观看Coursera的Andrew Ng机器学习课程。 它解释了基本概念，并让你很好地理解衫搏余最重要的算法。

有关ML算法的简要概述，查看这个TutsPlus课程“Machine Learning Distilled”。

“Programming Collective Intelligence”这本书是一个很好的资源，可以学习ML 算法在Python中的实际实现。 它需要你通过许多实践项目，涵盖所有必要的基础。

这些不错的资源你可能也感兴趣:

Perer Norvig 的Udacity Course on ML（ML Udacity 课程）

Tom Mitchell 在卡梅隆大学教授的 Another course on ML（另一门ML课程）

YouTube上的机器学习教程 mathematicalmonk

二、深度学习

关于深度学习的更佳介绍，我遇到更好的是 Deep Learning With Python。它不会深入到困难的数学，也没有一个超长列表的先决条件，而是描述了一个简单的方法开始DL，解释如何快速开始构建并学习实践上的一切。它解释了更工具（Keras，TensorFlow），并带你通过几个实际项目，解释如银哗何在所有更好的DL应用程序中实现更结果。

在Google上也有一个great introductory DL course，还有Sephen Welch的great explanation of neural networks。

之后，为了更深入地了解，这里还有一些有趣的资源：

Geoffrey Hinton 的coursera 课程“Neural Networks for Machine Learning”。这门课程会带你了解 ANN 的经典问题——MNIST 字符识别的过程，并将深入解释一切。

MIT Deep Learning（深度学习）一书。

UFLDL tutorial by Stanford （斯坦福的 UFLDL 教程）

deeplearning.net教程

Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning（神经网络和深度学习）一书

Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines （神经网络和机器学习）一书

三、人工智能

“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：现代方法） 是关于“守旧派” AI更好的一本书籍。这本书总体概述了人工智能领域，并解释了你需要了解的所有基本概念。

来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。我推荐在视频的同时可以一起阅读AIMA，因为它是基于这本书，并从不同的角度解释了很多类似的概念，使他们更容易理解。它的讲解相对较深，对初学者来说是非常不错的资源。

大脑如何工作

如果你对人工智能感兴趣，你可能很想知道人的大脑是怎么工作的，下面的几本书会通过直观有趣的方式来解释更好的现代理论。

Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有声读物）

Gödel, Escher, Bach

我建议通过这两本书入门，它们能很好地向你解释大脑工作的一般理论。

其他资源：

Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何创建一个头脑Ray Kurzweil） (有声读物).

Principles of Neural Science （神经科学原理）是我能找到的更好的书，深入NS。 它谈论的是核心科学，神经解剖等。 非常有趣，但也很长 – 我还在读它。

四、数学

以下是你开始学习AI需要了解的非常基本的数学概念：

微积分或滚学

Khan Academy Calculus videos（可汗学院微积分视频）

MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT关于多变量微积分的讲座）

线性代数

Khan Academy Linear Algebra videos（可汗学院线性代数视频）

MIT linear algebra videos by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT线性代数视频）

Coding the Matrix （编码矩阵） – 布朗大学线程代数CS课程

概率和统计

可汗学院 Probability（概率）与 Statistics（统计）视频

edx probability course （edx概率课程）

五、计算机科学

要掌握AI，你要熟悉计算机科学和编程。

如果你刚刚开始，我建议阅读 Dive Into Python 3 （深入Python 3）这本书，你在Python编程中所需要的大部分知识都会提到。

要更深入地了解计算机编程的本质 – 看这个经典的 MIT course （MIT课程）。这是一门关于lisp和计算机科学的基础的课程，基于 CS -结构和计算机程序的解释中最有影响力的书之一。

六、其他资源

Metacademy  – 是你知识的“包管理器”。 你可以使用这个伟大的工具来了解你需要学习不同的ML主题的所有先决条件。

kaggle  – 机器学习平台

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