支持向量机的数字手写任务

支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，可以用于解决分类和回归问题。在数字手写识别任务中，SVM 可以用来识别手写的数字。

在 SVM 中，我们需要训练一个模型来学习区分不同类别的决策边界。在数字手写识别任务中，每个类别对应一个数字，我们可以使用训练数据来学习如何区分不同数字。

为了训练 SVM 模型，我们需要准备训练数据和标签。训练数据是指手写的数字图像，标签是指对应的数字。在训练过程中，SVM 会学习如何从图像中提取特征，并根据这些特征来区分不同的数字。

在训练完成后，我们可以使用训练好的 SVM 模型来对新的手写数字图像进行识别。 SVM 模型会根据学习到的特征来预测新图像中出现的数字。

总之，SVM 可以用于数字手写识别任务，通过训练学习如何从图像中提取特征来区分不同的数字。