手写数字识别（分别用svm、决策树算法、朴素贝叶斯算法、KNN对MINIST数据进行分类）_哪些机器学习算法可以用来进行手写数字识别-程序员宅基地

技术标签：课程学习记录 # 数据科学

实验四、手写数字识别

一、实验目的

学会用分类算法解决实际问题

二、实验工具

Anaconda
sklearn
matplotlib
pandas

三、实验简介

概念介绍

图像识别（Image Recognition）是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。机器学习领域一般将此类识别问题转化为分类问题。

手写识别是常见的图像识别任务。计算机通过手写体图片来识别出图片中的字，与印刷字体不同的是，不同人的手写体风格迥异，大小不一，造成了计算机对手写识别任务的一些困难。

数字手写体识别由于其有限的类别（0~9共10个数字）成为了相对简单的手写识别任务。DBRHD和MNIST是常用的两个数字手写识别数据集

数据介绍

MNIST是一个包含数字0~9的手写体图片数据集，图片已归一化为以手写数字为中心的28*28规格的图片。

MNIST由训练集与测试集两个部分组成，各部分规模如下：
训练集：60,000个手写体图片及对应标签
测试集：10,000个手写体图片及对应标签

四、实验内容

1. 采用SVM算法实现手写数字识别。

例如，采用SVM对MINIST数据集进行分类。

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.datasets  import load_digits
from sklearn.model_selection  import train_test_split
import _pickle as pickle

if __name__ == '__main__':
    mnist = load_digits()
    x,test_x,y,test_y = train_test_split(mnist.data,mnist.target,test_size=0.25,random_state=40)
    
    model = svm.LinearSVC()
    model.fit(x, y)

    z = model.predict(test_x)

    print('准确率:',np.sum(z==test_y)/z.size)

    with open('./model.pkl','wb') as file:
        pickle.dump(model,file)

SVM算法手写数字识别准确率0.94

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
import _pickle as pickle
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = load_digits()
x,test_x,y,test_y = train_test_split(mnist.data,mnist.target,test_size=0.25,random_state=40)
model = svm.LinearSVC()
model.fit(x,y)
z=model.predict(test_x)
print('准确率：',np.sum(z==test_y)/z.size)
with open('D:/shujukexue/model.pkl','wb') as file:
        pickle.dump(model,file)
#学习后识别520到525六张图片并给出预测
model.predict(mnist.data[520:526])
#实际的520到525代表的数
mnist.target

本文链接：https://blog.csdn.net/Happy_change/article/details/110437240

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