今天来聊聊机器学习中的经典任务——MNIST手写数字识别！ MNIST数据集是入门机器学习的绝佳起点，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28×28像素的手写数字图片（0-9）。📊

首先，我们用Python搭建了一个简单的神经网络模型，利用TensorFlow或PyTorch框架完成训练。✨通过调整超参数如学习率、批量大小等，模型能够快速收敛并达到较高精度。模型结构通常包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层采用ReLU激活函数，输出层使用softmax进行多分类。

接着，我们尝试了支持向量机（SVM）方法，这也是处理小规模数据的经典算法之一。🎯 使用scikit-learn库，我们可以轻松实现线性核与RBF核的SVM分类器。虽然计算效率不如神经网络，但其解释性强且泛化性能好，在特定场景下依然非常适用。

两种方法各有千秋，大家可以根据实际需求选择合适的方案！🌟 无论是想深入理解深度学习原理还是重温传统机器学习技巧，MNIST都是不错的实践项目哦～💡

机器学习 MNIST NeuralNetwork SVM