基于神经网络的数字识别项目，挺适合刚接触机器学习的你上手练练手。整个流程从用MNIST数据集搞训练，到用MATLAB搭个MLP模型，思路还蛮清晰的。尤其是训练阶段的反向传播部分，讲得比较细，代码实现也不复杂，跑起来还挺顺畅。

数字识别的例子其实比较经典，多教程也都绕不开它。这个项目的好处是，不光有MATLAB的实现思路，还有评估方法、优化技巧都提了一嘴。像什么dropout、CNN、模型集成这些，想继续深挖的朋友也能找到切入口。

而且如果你之前对神经网络理解不深，文里用大白话讲了不少，比如神经元是怎么传递信息的，激活函数是干嘛的，挺接地气。基本不用担心看不懂，按着流程来一遍，搞懂数字识别不难。

哦对了，相关的MATLAB源代码也不少，我帮你挑了几个靠谱的：

如果你正打算用MATLAB做些 AI 入门项目，不妨从这个开始，思路清晰、资源丰富，还挺好玩的。