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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）

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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

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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）

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

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