请你以CIFAR-10数据集重复以上支持向量机分类实验

当然可以！CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，它包含10个类别的60000张32x32彩色图像，每个类别有6000张图像。我们可以使用支持向量机（SVM）来对这些图像进行分类。

首先，我们需要加载CIFAR-10数据集。可以使用Python的`cifar10`模块来方便地加载数据集。下面是加载CIFAR-10数据集的代码：

import cifar10
import numpy as np

# 加载CIFAR-10数据集
cifar10.data_path = "data/CIFAR-10/"
cifar10.maybe_download_and_extract()
train_images, train_labels = cifar10.load_training_data()
test_images, test_labels = cifar10.load_test_data()

# 将图像数据转换为一维向量
train_images = np.reshape(train_images, (train_images.shape[0], -1))
test_images = np.reshape(test_images, (test_images.shape[0], -1))

接下来，我们可以使用SVM对图像进行分类。我们可以使用Python的`scikit-learn`库中的`SVC`类来实现SVM分类器。下面是使用SVM对CIFAR-10数据集进行分类的代码：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 创建SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear')

# 在训练集上训练SVM分类器
svm.fit(train_images, train_labels)

# 在测试集上进行预测
test_pred = svm.predict(test_images)

# 计算预测准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, test_pred)
print("Test accuracy:", accuracy)

这段代码中，我们首先创建了一个线性SVM分类器，然后在训练集上训练它，接着在测试集上进行预测，并计算预测准确率。

使用上述代码，我们就可以在CIFAR-10数据集上重复以上的支持向量机分类实验了。