基于svm的手写数字识别使用SMO算法 使用jupyter notebook
时间: 2023-10-22 17:09:31 浏览: 45
好的,我可以为您提供一些指引。
首先,您需要准备手写数字数据集,可以使用MNIST数据集或者自己准备。然后,您需要安装Python和Jupyter Notebook。
接下来,您可以使用sklearn库中的svm模块来实现基于SVM的手写数字识别。在svm模块中,使用SVC类来建立模型。针对SMO算法,可以使用SVC的参数kernel='linear'来指定使用线性核函数,参数C来指定惩罚系数。
以下是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)
# 建立模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在Jupyter Notebook中执行以上代码即可。希望对您有帮助!