运用监督学的相关知识，任选教材第四、五、六章末尾的其中一个案例进行详细分析
教材：《机器学习》 周志华456什么意思网络流行语
选题：第五章 神经网络
1.问题描述
手写数字是一种广泛存在的文本形式，对于人类而言可轻松识别，但对于机器而言却不是一件容易的任务。使用机器模型来分类手写数字是一个传统而重要的任务，已经被广泛应用于各种领域，例如识别和银行支票数字识别等。
2.数据准备
我们使用 MNIST 数据集，这个数据集包含6万个训练样本和1万个测试样本，每张图片的大小是28*28个像素，只有黑白两种像素值，数字从0到9，每个数字有大约6000个数据样本。
3.模型构建
使用神经网络模型来分类手写数字，这里我们使用一个简单的3层前馈神经网络模型（Fully Connected Neural Network）来实现我们的目标。
模型输入：每张图片被展平并转换为一个784维的向量。
模型输出：对于每个数字，模型输出对应的概率值。
我们使用交叉熵作为损失函数，使用梯度下降来优化模型。
4.模型评估
使用测试集对我们的模型进行评估，我们随机选取一部分测试数据（如100个样本），并使用它们来作为输入，然后观察输出结果的准确性。在MNIST数据集上，我们可以达到大约98%的分类准确率。
5.结果分析
在手写数字分类任务上，神经网络模型表现出了良好的性能。实际上，在许多实际应用中，神经网络模型已经成为了传统分类模型的新选择。除此之外，神经网络模型也有潜力
应用于自然语言处理、计算机视觉、机器翻译等领域，成为了机器学习中的一个重要研究方向。
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