MATLAB 搞机器学习其实挺方便的，是图像类任务，比如手写数字识别。shravankumar147这个项目就拿MNIST数据集做了个蛮实用的案例，模型部分率是CNN，因为它在图像识别这块表现一向不错。

训练用的是 Kaggle 的Digit Recognizer比赛数据，样本量够，格式也标准，适合拿来练手。你用 MATLAB 的工具箱，比如Deep Learning Toolbox，几行代码就能搭建模型，响应也快，调试体验还不错。

代码里应该包括了从数据预到训练评估的完整流程，比如图片归一化、模型定义、训练过程、甚至还带了点调参。shravankumar147-DIGIT-RECOGNIZER-6fd3485这个文件里应该就是这些资源，直接跑一遍，感受下 MATLAB 做深度学习的味儿。

想扩展一下的，可以顺手看看下面几个相关项目：比如基于 CNN 的数字识别 MATLAB 实现，还有几个用LDA和PCA做人脸识别的，也都挺有意思。

如果你已经熟悉 Python 那一套，想看看 MATLAB 怎么搞机器学习，这个项目还蛮适合上手的。跑通之后可以试着改网络结构或加点图像增强的操作，体验一下不同设置下的效果差异。