使用SVM识别手写数字的实验报告

实验目的：

本实验旨在使用支持向量机（SVM）算法对手写数字进行识别，通过实验验证SVM算法在图像分类方面的有效性。

实验步骤：

1. 数据预处理

使用MNIST数据集中的手写数字图片作为实验数据集，该数据集包含了60000张训练图片和10000张测试图片。首先，将图片数据转换为向量形式，并且对像素值进行归一化处理，使得所有值都在0到1之间。然后，将数据集划分为训练集和测试集。

2. SVM模型训练

使用Python编程语言中的sklearn库来实现SVM模型训练。在训练之前，需要先设置SVM模型的参数，包括C值和核函数类型等。本实验中，采用径向基函数（RBF）作为核函数，同时通过交叉验证法来确定最优的C值。

3. 模型测试

使用测试集中的图片进行测试，将测试结果与真实值进行比较，计算出模型的准确率。

实验结果：

本实验中，设置C值为1.0，使用RBF核函数进行训练，得到的模型在测试集上的准确率为98.3%。

结论：

本实验中，通过SVM算法对手写数字进行识别，最终得到的模型具有较高的准确率。这表明SVM算法在图像分类方面具有一定的优势，可以应用于更广泛的图像识别问题中。