Просмотр исходного текста страницы Распознование рукописных цифр на примере выборки MNIST (летняя практика)

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Распознование рукописных цифр на примере выборки MNIST
|mentor=Янович Юрий Александрович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ТМСС/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/134005657
|email=yanovich.yury@ya.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
В работе предполагается применить стандартные алгоритмы классификации (методы ближайших соседей, байессовский классификатор, метод опорных векторов, решающие деревья и другие) для распознования рукописных цифр на примере популярной и общедоступной выборки данных MNIST ( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ). Также, применить методы нормализации данных (например, выравнивания угла изображения) и генерации признаков (например, метод главных компонент и графово-топологические) для улучшения качества классификации.

=== Какие начальные требования? ===
Начальные навыки программирования, желательно знакомство с Matlab или Python

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Matlab или Python

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
C.M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Heidelberg, Springer (2007)
К.В.Воронцов: Машинное обучение (курс лекций, 2015)
Rafael M. O. Cruz et al.: Handwritten Digit Recognition Using Multiple Feature Extraction Techniques and Classifier Ensemble (2010)