本文对基于卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的MNIST手写数字分类方法进行全面解析，涵盖CNN+Softmax、CNN+Sigmoid、CNN+SVM及传统SVM模型。通过实验从准确率、精确率、召回率、F1分数及训练时间等维度对比，发现CNN+Softmax在性能与效率间达到平衡，适合通用分类任务；CNN+Sigmoid性能最佳但训练耗时长；CNN+SVM适合资源受限场景。文章结合详尽

本文探讨了在MNIST手写数字识别任务中，支持向量机（SVM）、逻辑回归和卷积神经网络（CNN）三种算法的应用及其性能表现。通过使用一对多（One-vs-Rest）策略，分别构建了10个二分类器对每种数字进行分类。实验比较了不同模型在准确率、精确率、召回率、F1分数等性能指标上的表现，并分析了训练时间和稳定性差异。结果显示，SVM在准确率和精确率上表现最佳，CNN在召回率和F1分数上更具优势，而逻