我們應(yīng)用SVM的非線性分類功能對(duì)手寫數(shù)字進(jìn)行識(shí)別，我們?cè)谶@應(yīng)用poly做為非線性核

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svm = mlpy.LibSvm(svm_type='c_svc', kernel_type='poly',gamma=10) svm.learn(x, y)

我們按像素分塊讀取數(shù)字特征后，形成訓(xùn)練樣本，送入SVM訓(xùn)練

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對(duì)樣本本身測(cè)試

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print svm.pred(x)

對(duì)供測(cè)試的未知樣本進(jìn)行測(cè)試

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測(cè)試代碼如下：

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for iii in xrange (1,10):testfn= 'nums/test/'+str(iii)+'-test.png'testx=[]testx.append(getnumc(testfn))print svm.pred(testx)

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識(shí)別效果還可以，通過(guò)增加筆型差異較大的訓(xùn)練樣本，效果將更好

>>> runfile(r'I:\book_prog\numsbsvm.py', wdir=r'I:\book_prog')

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-SVM[9]的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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