svm算法用mnist实现手写数字识别
时间: 2023-11-12 17:08:11 浏览: 135
对于手写数字识别,SVM算法可以通过将每个数字图像转换为特征向量,然后使用SVM分类器进行分类。在MNIST数据集上,可以使用像HOG(方向梯度直方图)这样的特征提取方法来生成特征向量。然后,可以使用SVM分类器对这些特征向量进行训练和测试。
具体步骤如下:
1. 加载MNIST数据集并将其分为训练集和测试集。
2. 对于每个数字图像,使用HOG方法生成特征向量。
3. 使用SVM分类器对这些特征向量进行训练。
4. 对测试集中的每个数字图像,使用相同的HOG方法生成特征向量,并使用训练好的SVM分类器进行分类。
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用Python实现:SVM算法,采用sklearn库实现Mnist手写数字识别机器学习模型
好的,下面是使用Python实现SVM算法并用sklearn库实现Mnist手写数字识别机器学习模型的步骤:
1.导入必要的库
``` python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, svm, metrics
```
2.加载Mnist数据集
``` python
digits = datasets.load_digits()
```
3.将数据集分为训练集和测试集
``` python
n_samples = len(digits.images)
X = digits.images.reshape((n_samples, -1))
y = digits.target
X_train, y_train = X[:n_samples // 2], y[:n_samples // 2]
X_test, y_test = X[n_samples // 2:], y[n_samples // 2:]
```
4.创建SVM分类器并拟合训练数据
``` python
classifier = svm.SVC(gamma=0.001)
classifier.fit(X_train, y_train)
```
5.使用测试集数据进行预测
``` python
predicted = classifier.predict(X_test)
```
6.计算分类器的准确率
``` python
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n"
% (classifier, metrics.classification_report(y_test, predicted)))
print("Confusion matrix:\n%s" % metrics.confusion_matrix(y_test, predicted))
```
7.可视化测试集数据和预测结果
``` python
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4, figsize=(8, 8))
for ax, image, prediction in zip(axes.flatten(), X_test, predicted):
ax.set_axis_off()
image = image.reshape(8, 8)
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')
ax.set_title(f'Prediction: {prediction}')
plt.show()
```
完整代码如下:
MNIST手写数字识别系统
MNIST手写数字识别系统是一个经典的机器学习项目,它在计算机视觉领域有着广泛的应用。该系统的目标是对手写数字图片进行自动分类,识别出图片中所代表的数字。
MNIST数据集包含了大量的手写数字图片,这些图片已经被标记好了对应的数字。MNIST手写数字识别系统需要通过训练模型,自动学习如何对这些图片进行分类,最终达到高准确率的识别效果。
在实现MNIST手写数字识别系统时,我们可以使用各种机器学习算法,比如KNN、SVM、决策树、神经网络等等。其中,最常用的算法是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),因为它在计算机视觉领域有着很好的表现。
训练MNIST手写数字识别系统需要大量的数据和计算资源,但是在现代的深度学习框架中,我们可以很方便地使用预训练好的模型或者搭建自己的神经网络模型,以实现高效的手写数字识别功能。