分别利用支持向量机和朴素贝叶斯实现Mnist数据集的分类，写出python代码

好的，以下是使用支持向量机和朴素贝叶斯实现 Mnist 数据集分类的 Python 代码：

使用支持向量机：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载 Mnist 数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 搭建 SVM 模型
clf = svm.SVC(C=5, kernel='rbf', gamma=0.05, decision_function_shape='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
acc = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', acc)

使用朴素贝叶斯：

from sklearn import naive_bayes
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载 Mnist 数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data / 255.0
y = mnist.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 搭建朴素贝叶斯模型
clf = naive_bayes.MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
acc = clf.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', acc)

以上代码仅供参考，实际应用中还需根据具体情况进行调参和优化。