手写数字识别c语言作业,10 行代码，实现手写数字识别

识别手写的阿拉伯数字，对于人类来说十分简单，但是对于程序来说还是有些复杂的。

不过随着机器学习技术的普及，使用10几行代码，实现一个能够识别手写数字的程序，并不是一件难事。这是因为有太多的机器学习模型可以拿来直接用，比如tensorflow、caffe，在python下都有现成的安装包，写一个识别数字的程序，10几行代码足够了。

然而我想做的，是不借助任何第三方的库，从零开始，完全自己实现一个这样的程序。之所以这么做，是因为自己动手实现，才能深入了解机器学习的原理。

1 模型实现

1.1 原理

熟悉神经网络回归算法的，可以略过这一节了。

学习了一些基本概念，决定使用回归算法。首先下载了著名的MNIST数据集，这个数据集有60000个训练样本，和10000个测试样本。每个数字图片都是28*28的灰度图片，所以输入可以认为是一个28*28的矩阵，也可以认为是一个28*28=784个像素值。

这里定义一个模型用于判断一个图片数字，每个模型包括每个输入的权重，加一个截距，最后再做个归一。模型的表达式：

Out5= sigmoid(X0*W0+ X1*W1+……X783*W783+bias)

X0到X783是784个输入，W0到W783是784个权重&#x