支持向量机数字手写识别

Python支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于数字手写识别等分类问题。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python的SVM库进行数字手写识别：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 加载数字手写数据集
digits = datasets.load_digits()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

# 输出准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("准确率：", accuracy)

这段代码使用了scikit-learn库中的SVM分类器（svm.SVC）来构建模型。首先，我们加载了一个数字手写数据集（digits），然后将数据集划分为训练集和测试集。接下来，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，我们使用测试集进行预测，并计算了模型的准确率。

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、参数调优等操作来提高模型的性能。