digit_eye开发记录(1): C++读取MNIST数据集
本文给出了 MNIST 数据集的格式说明和 C++ 解析代码实现，首先解读了 IDX 文件的格式,由 magic number、dimensions、data 3部分组成；然后分析了 magic number 的构成：是4个byte：0, 0，数据类型，维度数量， 也用 C++ 做了实现。接下来根据
使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘，并使用交叉验证评估模型
random_state参数是许多算法中用于控制随机数生成的种子值的一个常见参数。通过设置random_state为一个固定的整数值，可以确保代码的随机性部分是可重复的，这意味着每次运行代码时，如果输入数据不变，使用相同的random_state值将得到完全相同的结果。1. 下图报错也许是因为尝试使
神经网络做MNIST手写数字识别代码
代码（python+pytorch）import torchfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsfrom torch.utils.data import DataLoaderimport torch.op
