支持向量机手写数字识别

支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，它在分类和回归问题中都表现出色。手写数字识别是一个经典的机器学习问题，目标是将手写的数字图像识别为对应的数字。我们可以使用Scikit-Learn库中的支持向量机算法来进行手写数字识别。

以下是使用Scikit-Learn库中的支持向量机算法进行手写数字识别的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

# 输出模型准确率
print("模型准确率：", clf.score(X_test, y_test))

在上述代码中，我们首先加载了Scikit-Learn库中的手写数字数据集，然后将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们创建了一个SVM分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行测试，并输出预测结果和模型准确率。