本示例展示了如何使用支持向量机（SVM）进行手写数字识别。以下是该示例的简要介绍和步骤。

样例步骤

  1. 数据加载：从 MNIST 数据集 加载手写数字图像。
  2. 预处理：对图像进行预处理，例如归一化、缩放等。
  3. 特征提取：提取图像的特征，例如使用像素值作为特征。
  4. 模型训练：使用 SVM 模型对特征进行训练。
  5. 模型评估：使用测试集评估模型的性能。

代码示例

以下是一个简单的 SVM 手写数字识别的 Python 代码示例：

from sklearn import datasets, svm, metrics

# 加载数据
digits = datasets.load_digits()

# 创建 SVM 模型
classifier = svm.SVC(gamma=0.001)

# 训练模型
classifier.fit(digits.data, digits.target)

# 评估模型
predicted = classifier.predict(digits.data)

print(f"Accuracy: {metrics.accuracy_score(digits.target, predicted)}")

# 展示结果
from sklearn import manifold

# 使用 t-SNE 进行降维
tsne = manifold.TSNE(n_components=2, random_state=0)
transformed_data = tsne.fit_transform(digits.data)

# 绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(transformed_data[:, 0], transformed_data[:, 1], c=digits.target)
plt.colorbar()
plt.xlabel('t-SNE feature 1')
plt.ylabel('t-SNE feature 2')
plt.title('SVM Handwriting Recognition')
plt.show()

图片展示

下面是 SVM 手写数字识别的结果示例：

Handwriting Recognition

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