传统图像分类方法做 FashionMNIST 的分类，嗯，还挺有意思的。你别看现在深度学习火得不行，像 SVM 这种“老前辈”其实在某些场景下还是能打。尤其数据不大时，用个合适的核函数，配合手工提取的特征，表现还真不赖。

边缘特征、纹理信息这些以前常用的套路，现在也能拿来练练手。比如用 Canny 做边缘检测，提取完特征后丢给 SVM 分类。核函数选得巧，像RBF这种就挺适合非线性的图像数据。结果有时候比你随便搭个神经网络还稳。

，前馈神经网络（FFNN）也没落下，还是放进去比了比效果。用起来也不复杂，层数少点，反向传播跑一会儿，准确率也还不错。适合想快速跑通一个图像分类任务的时候。

代码里还加了不同核函数的比较实验，像linear、poly、rbf，每种都测了下效果。你可以看看哪种在你手头的数据上表现最好。也试了不同特征组合的影响，比如单用边缘 vs 加上纹理。

要是你正好在搞图像分类，又想避开深度学习那一堆复杂配置，这个项目还蛮适合你试试的。熟悉一下传统机器学习在图像任务里的打法，说不定还能帮你优化点老系统里的模型。