svm 手写数字识别 MNIST数据集

最新推荐文章于 2025-07-22 16:12:08 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36899784/article/details/80245592
使用SVM和支持向量机在OpenCV环境下实现手写数字0到9的识别，通过六万张训练图片生成SVM XML文件，用训练结果测试一万张图片，正确识别率达到98.33%，错误率仅为1.67%。
Min's Blog
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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
SVM手写数字识别 - SKLearn实现SVM - MNIST数据集
qq_52589927的博客
07-03 6238
较小的gamma值意味着高斯核具有较大的范围，而较大的gamma值使得高斯核具有较小的范围。PCA的目标：新坐标系上数据的方差越大越好（最大方差理论：信号具有较大的方差，噪声具有较小的方差） PCA是无监督的学习方法，在sklearn中，直接使用skleran.decomposition即可。模块提供了一些常用的模型选择和评估工具，如交叉验证、网格搜索、评估指标等，可以用来选择最优的模型和调整模型参数，以及评估模型的性能。在这个例子中，训练集的大小为原始数据集的30%。在这个例子中，有2个特征是有意义的。
【LeNet网络架构】——深度学习.卷积神经网络
最新发布
weixin_70972767的博客
07-22 1020
LeNet-5模型是由杨立昆（Yann LeCun）教授于1998年在论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中提出的，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，其实现过程如下图所示。原论文的经典的LeNet-5网络结构如下：各个结构作用：卷积层：提取特征图的特征，浅层的卷积提取的是一些纹路、轮廓等浅层的空间特征，对于深层的卷积，可以提取出深层次的空间特征。
OpenCV机器学习：SVM分类器实现MNIST手写数字识别
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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...
基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字图像识别，MNIST数据集，MALAB代码实现
woaipythonmeme的博客
12-26 812
今天出一期基于CNN-SVM/LSSVM的手写数字识别。流程大致如下：①采用CNN对MNIST数据集进行分类；②采用CNN提取MNIST手写数字图片特征，然后采用SVM对提取到的特征进行分类；③采用CNN提取MNIST手写数字图片特征，然后采用LSSVM对提取到的特征进行分类；一、MNIST数据集简介关于MNIST数据集在很多图像识别的论文中都会用到，是一个很经典的数据集。MNIST手写数据集包含...
MFC基于对话框 手写数字识别 SVM+MNIST数据集
weixin_30462049的博客
07-08 192
完整项目下载地址： http://download.youkuaiyun.com/detail/hi_dahaihai/9892004 本项目即拿MFC做了一个画板，画一个数字后可自行识别数字。此外还 有保存图片、清空画板功能，简单实用。 识别方法为SVM调用已经训练好的MNIST数据集"SVM_DATA.xml" MNIST数据集训练方法自行百度，一大堆。 本项目基于Open...
手写数字识别MNIST数据集
04-16
**MNIST数据集详解** MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集是机器学习领域最经典的数据集之一，主要用于训练和评估手写数字识别的算法。它由美国国家标准与技术研究所（NIST）...
mnist手写数字识别数据集
01-22
MNIST数据集包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，对应一个0到9的手写数字。这些图像经过预处理，确保了背景干净，数字清晰，且大小统一。数据集分为两部分：训练集（mnist_...
SVM 实现MNIST手写数字图像识别
04-03
在MNIST数据集上，一个优秀的SVM模型通常能实现超过95%的准确率。 **模型优化** 为了提高模型性能，可以尝试调整SVM的参数，如C和gamma，或者采用交叉验证（cross-validation）来找到最佳参数组合。此外，正则化...
小白入门：手写数字识别MNIST实践数据集
05-08
MNIST数据集作为手写数字识别领域的一个重要基准测试集，为机器学习模型的训练与评估提供了标准的测试平台。 MNIST数据集包含了成千上万的手写数字图片，这些图片被数字化并进行了归一化处理，以适应机器学习算法的...
书写数字识别+训练方法+mnist数据集
08-27
首先，MNIST数据集是手写数字识别领域的标准数据集，由Yann LeCun等人创建，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像，表示一个手写数字0到9。MNIST数据集广泛用于评估各种机器...
手写数字识别数据集（基于matlab实现）
10-28
代码可以参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43687366/article/details/88139441#comments_13625330 手写数字识别 手写数字识别 手写数字识别
【MFC对话框】【SVM+MNIST】HandWriting Predict 手写数字识别小项目
07-07
本项目即拿MFC做了一个画板，画一个数字后可自行识别数字。 有保存图片，清空画板功能，简单实用。 识别方法为SVM，调用已经训练好的MNIST数据集"SVM_DATA.xml" 训练方法自行百度，一大堆。。。 基于OpenCv 2.4.6,下载的朋友自行修改配置为自己使用的OpenCv版本即可。
Matlab实现Mnist-image 手写数字图像识别
07-02
CNN——卷积神经网络类数字识别matlab实现代码,原因是现在而与Matlab c++ / CUDA库前端比一个Matlab库。这个项目提供了matlab类卷积神经网络的实现。勒存这网络是由Yann和已经成功地使用在许多实际应用,如手写数字识别、人脸检测、机器人导航等更多信息。由于卷积网络的一些建筑的特性,如重量共享实现它是不现实的利用Matlab神经网络工具箱没有它的源代码的修改。这就是为什么这类作品几乎独立于神经网络工具箱(即将完全独立这个版本包括示例使用CNN手写数字的识别。如果你只是想试试cnet_tool运行。你会看到一个简单的GUI。它加载pretrained cnet的卷积神经网络。垫和识别数字的形象画在绘画领域或从MNIST下载数据库。
SVM算法对MNIST数据集分类
12-24
代码使用matlab编写，压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、SVM算法实现和ReadMe.txt。 SVM算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间，但是由于使用的SMO算法较为原始，运行速度仍然较慢。由于实现未经过任何优化，仅适合初学者使用，使用高斯核正确率在75%以上，有部分注释。请结合ReadMe文件使用。
MINIST+SVM+MATLAB手写体识别
05-22
本资源集成了MINIST+SVM+MATLAB，可用来进行手写体识别的训练和识别，并判断准确率，同时文档给出了使用说明和附带训练数据，happy hacking!
手把手教你，MNIST手写数字识别
张蔡辉
11-30 1万+
数据集介绍 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片，且内置于keras。本文采用Tensorflow下Keras（Keras中文文档）神经网络API进行网络搭建。 开始之前，先回忆下机器学习的通用工作流程（ ✅表示本文用到，❌表示本文没有用到 ) 定义问题，收集数据集（✅） 选择衡量成功的指标（✅） 确定评估的方法（✅） 准备数据（✅） 开发比基准更好的模型（❌） 扩大模型规模（❌） 模型
支持向量机手写数字识别_使用支持向量机进行数字识别
cumei1658的博客
07-12 1929
支持向量机手写数字识别I have been sitting around on the MNIST data set for a while now. MNIST databaseis a large database of handwritten digits and these are provided in the Kaggle Knowledge Competition Digit R...
OpenCV+SVM手写数字识别的数据集0~9，每个500张，共5000张。
05-05
OpenCV+SVM手写数字识别的数据集0~9，每个500张，共5000张。 OpenCV目录下D:\ProgramFile2\opencv\sources\samples\data\digits.png切分成5000张单个手写数字，数字包括0~9
svm手写数字识别mnist
04-22
### 使用SVM实现MNIST手写数字识别 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种经典的监督学习算法，在分类任务中表现优异。对于MNIST手写数字识别问题，可以使用SVM模型完成分类任务。 #### 数据预处理 在应用SVM之前，需要对MNIST数据集进行必要的预处理操作。具体来说，由于SVM通常适用于低维特征空间的数据，而MNIST图像的原始维度较高（28×28=784），因此可以通过降维或其他方法优化输入数据[^1]。 以下是完整的代码示例： ```python from sklearn import svm import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import mnist from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载MNIST数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() # 将二维数组展平为一维 train_images = train_images.reshape((60000, 28 * 28)) test_images = test_images.reshape((10000, 28 * 28)) # 归一化像素值到[0, 1] train_images = train_images.astype('float32') / 255 test_images = test_images.astype('float32') / 255 # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( train_images, train_labels, test_size=0.2, random_state=42) # 特征标准化 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_val_scaled = scaler.transform(X_val) X_test_scaled = scaler.transform(test_images) # 初始化SVM模型 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0, decision_function_shape='ovr') # 训练模型 clf.fit(X_train_scaled[:1000], y_train[:1000]) # 减少样本数量以加快计算速度 # 验证模型性能 val_predictions = clf.predict(X_val_scaled) accuracy = accuracy_score(y_val, val_predictions) print(f"Validation Accuracy: {accuracy:.4f}") # 测试模型性能 test_predictions = clf.predict(X_test_scaled) test_accuracy = accuracy_score(test_labels, test_predictions) print(f"Test Accuracy: {test_accuracy:.4f}") ``` #### 关键点解析 1. **数据加载与预处理**: MNIST数据通过`tensorflow.keras.datasets.mnist.load_data()`函数加载，并将其转换为适合SVM使用的形状。为了提高效率并减少内存占用，将像素值归一化至范围 `[0, 1]` 并进行了标准化处理[^2]。 2. **模型初始化**: `svm.SVC` 是Scikit-Learn库中的SVM实现。参数设置如下： - `kernel='linear'`: 表明使用线性核函数。 - `C=1.0`: 控制正则化的强度。 - `decision_function_shape='ovr'`: 多类分类策略设为“一对其余”。 3. **训练过程**: 考虑到全量数据可能耗时较长，仅选取部分样本来加速实验进程。实际部署时可以根据硬件资源调整训练规模。 4. **评估指标**: 使用准确率 (`accuracy`) 来衡量模型的表现效果。 --- ###
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