MNIST手写数字识别实验（SVM）

最新推荐文章于 2025-10-10 16:45:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-10 16:45:49 发布 · 2.2k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了使用SVM进行MNIST手写数字识别的实验，通过sklearn库实现SVM方法，并对比了不同参数设置和训练集大小对准确率的影响。在未调整参数的情况下，取得了约90%的正确率。当使用完整训练集时，正确率提高到97%，但与其他SVM方法相比仍较低。讨论了决策函数形状的影响，并提出在大量训练数据时，利用joblib库存储训练模型以节省时间的策略。

实验接上回KNN的实验
这是SVM的方法选择使用sklearn中已经实现的SVM的方法
sklearn中SVM的相关参考资料：
中文文档
SVM的API

详细了解怎么使用各个接口，参数怎么调整的话要去看官方的文档。中文文档介绍了一些使用经验。

和上次的方法类似，我们先进行采样，进行数据量比较小的测试，方便看到效果。可以观察到每个参数都有默认的值，所以不调整参数，直接使用默认值测试。
训练数据集每个数字采样100个，测试全部的测试集。这里也能看到和KNN的区别，测试的复杂度和训练集的大小关系不大。
主要部分的代码：

    sam_train_dataset,sam_train_labels=sample(train_dataset,train_labels,100
最低0.47元/天 解锁文章
BanFcc
关注
Mnist手写体识别实验报告
我这个代码你能看懂吗？
10-10 4863
实验（二） 代码段： # 实验环境：MindSpore-python3.7-aarch64 import os # os.environ['DEVICE_ID'] = '0' import mindspore as ms import mindspore.context as context import mindspore.dataset.transforms.c_transforms as C import mindspore.dataset.vision.c_transforms as CV f
SVM 实现MNIST手写数字图像识别
04-03
SVM 实现MNIST手写数字图像识别的数据集 来源于网络，大家可以自行下载
SVM实现手写数字识别
03-30
基于opencv-SVM算法实现手写数字识别，使用Qt做UI实现手写板，可以实时测试，资源包含源代码和可执行程序（release文件夹下的exe文件可以直接运行测试）
深度学习实验——Pythorch实现mnist手写数字识别
最新发布
2301_81455976的博客
10-10 957
Pythorch实现mnist手写数字识别实验
svm手写数字识别
05-30
svm手写数字识别
OpenCV机器学习：SVM分类器实现MNIST手写数字识别
热门推荐
wblgers的学习小屋
06-19 1万+
0. 开发环境 最近机器学习随着AI人工智能的兴起越来越火，博主想找一些ML的库来练手。突然想起之前在看Opencv的doc时发现有ML的component，于是心血来潮就开始写代码试试。话不多说，直接进正题。 以下我的开发环境配置： -Windows7 -Visual Studio2015 -OpenCV3.2 1. MNIST手写数据库 我们选用鼎鼎大名的MNIST手写库作为...
【人工智能项目】MNIST手写体识别实验及分析
Mind_programmonkey的博客
10-30 4231
【人工智能项目】MNIST手写体识别实验及分析 1.实验内容简述 1.1 实验环境 本实验采用的软硬件实验环境如表所示： 在Windows操作系统下，采用基于Tensorflow的Keras的深度学习框架，对MNIST进行训练和测试。 采用keras的深度学习框架，keras是一个专为简单的神经网络组装而设计的Python库，具有大量预先包装的网络类型，包括二维和三维风格的卷积网络、短期和长期的网络以及更广泛的一般网络。使用keras构建网络是直接的，keras在其Api设计中使用的语义是面向层次的，网
mnist手写数字识别数据集
01-22
《MNIST手写数字识别数据集详解》 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是计算机视觉领域一个非常经典的数据集，专用于手写数字的识别任务。它源自美国国家标准与技术研究所（NIST）...
matlab svm MNIST 手写数字识别
05-10
使用libsvm 实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14. 包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据
精选资源
实验报告——SVM手写数字识别实现
01-22
本文旨在报告通过实验，利用SVM实现手写数字识别的过程，探讨其应用及优化的实验结果，并通过理论与实践相结合的方式，为读者提供一个全面的了解。 首先，SVM作为二分类模型，其核心思想是在特征空间中寻找一个最优...
mnist svm
Bruce_yin的专栏
09-08 828
""" mnist_svm ~~~~~~~~~ A classifier program for recognizing handwritten digits from the MNIST data set, using an SVM classifier.""" #### Libraries # My libraries import mnist_loader #
利用OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类
06-20
OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类，更加详细的讲解请看博客： http://blog.youkuaiyun.com/wblgers1234/article/details/73477860
MNIST手写字体识别
10-16
http://blog.youkuaiyun.com/yhl_leo/article/details/50738311 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24055668 还没安装的可参照上面链接安装TensorFlow，安装后可直接运行。
mnist训练与测试自己手写数字
12-21
mnist是一个手写数字库，由DL大牛Yan LeCun进行维护。mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库。征对mnist识别的专门模型是Lenet，算是最早的cnn模型了。
watch和computed
weixin_46176363的博客
09-08 664
两者的区别 computed初衷用于计算数字，但是复杂的逻辑都可以使用其进行操作。相比于方法其数据具有缓存效果，并且每当触发重新渲染时，不需要总是去调用函数。特点依赖属性发生改变的时候，其才会改变，一个属性受多个属性影响。 watch可以用来监听数据和路由变化，特点一个数据可以影响多个数据。 1.计算属性 //css <div id="example"> <p>Original message: "{{ message }}"</p> <p>Compu
MNIST手写体识别实验总结和心得体会
weixin_42601547的博客
02-18 2854
MNIST手写体识别是一个常用来测试图像分类模型的基础数据集。MNIST数据集包含了大约7万张手写数字图像，每张图像都是28x28像素的灰度图。每张图像都被标记为0到9之间的一个数字。 在MNIST手写体识别实验中，我们会训练一个图像分类模型，让它学会识别MNIST数据集中的手写数字。这个模型需要输入一张图像，然后输出图像上的数字。在训练过程中，我们会使用反向传播算法来更新模型的参数，以使模型在预...
机器学习：基于全连接神经网络的MNIST手写数字识别实战
Alexa_的博客
03-28 3552
全连接神经网络
使用mnist数据集实现手写字体的识别
陈依依的博客
11-20 3421
1.MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片： 它也包含每一张图片对应的标签，告诉我们这个是数字几,该数据集包括60000行的训练数据集（mnist.train ）和10000行的测试数据集（mnist.test），每一张图片包含28X28个像素点 2.首先使用softmax回归实现手写字体的识别（代码） import input_data#input_data下载用...
机器学习 —— MNIST手写体识别
ZShiJ的博客
04-09 2434
给定数据集MNIST，Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npzMNIST是一个计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片0，1，2，…，9MNIST数据集包含：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值