使用SVM模型识别mnist手写数字

使用SVM模型识别mnist手写数字可以分为以下几个步骤：

1. 读取mnist数据集，将训练集和测试集分开。

2. 对数据进行预处理，将像素值从[0,255]的整数转换为[0,1]的浮点数，以便于后续的处理。

3. 对数据进行特征提取，将图片转换为一维向量。可以使用PCA、LDA或者其他方法进行降维处理。

4. 使用SVM模型对数据进行训练和预测。在训练时可以使用交叉验证来选择最优的参数。

5. 对预测结果进行评估，计算准确率和混淆矩阵等指标。

下面是使用Python代码实现的示例：

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

# 加载mnist数据集
digits = datasets.load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 特征提取
# 这里使用PCA方法将数据降到64维
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=64)
X_train = pca.fit_transform(X_train)
X_test = pca.transform(X_test)

# 训练SVM模型
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估预测结果
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

运行上述代码，可以得到mnist手写数字识别的准确率。