使用SVM识别手写数字实验背景

手写数字识别是计算机视觉领域的一个基础问题，涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个方面的知识。SVM（Support Vector Machine）是一种常用的分类算法，可以用于解决手写数字识别问题。

SVM是一种监督学习算法，它通过将数据映射到高维空间中，找到一个超平面来分割不同类别的数据。SVM的优点是具有较高的准确性和较好的泛化能力，能够处理高维度的数据，并且可以避免过拟合问题。

在手写数字识别实验中，我们可以使用公开的手写数字数据集，如MNIST数据集，将手写数字图像作为输入数据，使用SVM算法训练一个分类器，然后对新的手写数字图像进行分类预测。通过实验不断调整SVM算法的参数，可以提高识别准确率并优化算法性能。