基于支持向量机的手写数字识别

基于支持向量机的手写数字识别是一种常见的机器学习算法，它可以对手写数字进行识别。它的基本思路是将手写数字转化为数字图像，然后使用支持向量机对数字图像进行分类。支持向量机是一种监督学习算法，可以通过训练数据集来学习分类器。在训练过程中，支持向量机会通过寻找最大间隔来将不同类别的数据点分离开来。在识别过程中，支持向量机将输入的数字图像转化为特征向量，然后使用训练好的分类器来进行分类。通过这种方式，基于支持向量机的手写数字识别算法可以在一定程度上提高数字识别的准确率。