首先,视频指导我们引入了必要的库和数据集,并对数据集进行了初步的分析,发现数据集包含1797个手写数字的样本。解析了数据集中的输入变量与标签值之间的关系,即X为图像数据,Y为对应的标解。接着进行了关键的数据预处理,包括数字矩阵的变换,为模型训练做准备。训练部分选用了支持向量机(SVM)作为分类模型,详细讲解了...
SVM的目标是找到一个能够将不同类别的数据分隔开的超平面。 在训练过程中,可以使用交叉验证等技术来选择SVM的参数,如核函数类型、正则化参数等。 from sklearn.svm import SVC # 创建SVM模型 svm_model = SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.001) # 模型训练 svm_model.fit(X_train, y_train) 5. 模型评...
换言之,SVM使用样本来自动推断出识别手写数字的规则。随着样本数量的增加,算法可以学到更多关于手写数字的知识,这样就能够提升自身的准确性。 本文采用的数据集就是著名的“MNIST数据集”。这个数据集有60000个训练样本数据集和10000个测试用例。直接调用scikit-learn库中的SVM,使用默认的参数,1000张手写数字图片,判断准...
人工智能大数据机器学习AIai人工智能推荐系统手写数字识别模式识别监督式学习模型训练svm特征空间kernel数值矩阵图像识别 本次课程涉及机器学习的应用案例,专注于手写数字识别问题。通过具体的示例展示了从手写输入到机器识别的完整过程,并解释了实现此功能的关键技术原理。课程首先介绍了手写识别系统的基本架构,包括输入的手写数...
python svm实现手写数字识别——直接可用 2、预测单张图片 2.1、待预测图像 2.2、预测源码 2.3、预测结果 最近在做个围棋识别的项目,需要识别下面的数字,如下图: 我发现现在网上很多代码是良莠不齐,…真是一言难尽,于是记录一下,能够运行成功并识别成功的一个源码。
首先,我们拿一张白纸写上一些数字,然后用图像处理的方法将纸上的每个数字的区域提取出来,再执行前文所述的提取HOG特征+SVM分类的识别流程。下面是我的一些测试结果: 从上图中可以看到,前面从这几列的识别准确率还是比较高的,但是这列数字全部识别成了7,可能是我写的数字“9”与训练集中的数字7更相似而与数字9...
首先,我们拿一张白纸写上一些数字,然后用图像处理的方法将纸上的每个数字的区域提取出来,再执行前文所述的提取HOG特征+SVM分类的识别流程。下面是我的一些测试结果: 从上图中可以看到,前面从0~8这几列的识别准确率还是比较高的,但是9这列数字全部识别成了7,可能是我写的数字9与训练集中的数字7更相似而与数字...
首先感谢这两篇博客,代码写的很详细:基于opencv的手写数字识别(MFC,HOG,SVM) - 小菜鸟_yang - 博客园和OpenCV Hog+SVM 学习_秋风细雨的专栏-CSDN博客。数据集在第二个博客中,但是是外网,不方便的话也可以在最后的百度网盘中下载。但是这两篇用的opencv的版本太老旧了,所以自己重新写了一个opencv4.1的,供大家...
基于SVM的手写数字识别的应用与实现.docx,摘要 手写数字识别是字符识别的一个分支,虽然只是识别简单的 10 个数字,但却 有着非常大的实用价值。在文献检索、邮政系统、办公自动化、表格录入、银行 票据处理等方面都有着广泛的应用。手写数字虽然只有 10 个种类,但很多情况