python实现基于SVM手写数字识别功能

下面我将详细讲解“python实现基于SVM手写数字识别功能”的完整攻略，包含以下几个步骤：

1. 数据集准备

首先，我们需要准备一个手写数字的数据集，这个数据集可以从MNIST官网上下载到，网址是http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。它包含了大量手写数字的图像和对应的标签。我们可以使用python中的numpy和pickle库来读取和处理这个数据集。

2. 特征提取

为了使用SVM算法训练模型，我们需要将手写数字图像转化为能够被SVM算法理解的特征向量。常见的特征提取方法包括将图像转化为灰度图、二值化、图像平滑和特征点提取等。在这里，我们可以使用python中的skimage库中的hog特征提取函数来提取手写数字图像的特征。

3. 数据集划分

在进行模型训练之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。这样做是为了防止模型过拟合和提高模型的泛化能力。我们可以使用python中的sklearn库中的train_test_split函数将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。

4. 模型训练

有了划分好的数据集和提取好的特征向量，我们就可以使用SVM算法训练模型了。在python中，我们可以使用sklearn库中的SVC类来实现SVM算法。在训练之前，我们需要确定SVM算法的超参数，比如正则化因子、核函数等。我们可以使用网格搜索或者随机搜索等方法来确定调参范围，然后使用交叉验证等方法来选择最佳的超参数组合。

5. 模型评估

训练好的模型可以用于识别新的手写数字图像。我们可以使用测试集来评估模型的性能，比如计算准确率、召回率和F1值等指标。在python中，我们可以使用sklearn库中的metrics模块来计算模型的评估指标。

下面是两个示例，演示如何使用python实现基于SVM手写数字识别功能：

示例一：使用HOG特征提取方法

import numpy as np
import pickle
from sklearn.svm import SVC
from skimage.feature import hog
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取MNIST数据集
with open('mnist.pkl','rb') as f:
    data = pickle.load(f)
x, y = data[0], data[1]

# 将图像转化为HOG特征向量
features = []
for i in range(len(x)):
    feature = hog(x[i].reshape((28, 28)), orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
    features.append(feature)
features = np.array(features)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = SVC(C=1.0, kernel='rbf')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

示例二：使用交叉验证确定超参数

import numpy as np
import pickle
from sklearn.svm import SVC
from skimage.feature import hog
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV

# 读取MNIST数据集
with open('mnist.pkl','rb') as f:
    data = pickle.load(f)
x, y = data[0], data[1]

# 将图像转化为HOG特征向量
features = []
for i in range(len(x)):
    feature = hog(x[i].reshape((28, 28)), orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
    features.append(feature)
features = np.array(features)

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 网格搜索确定超参数
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf', 'poly'], 'degree': [2, 3, 4]}
clf = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
clf.fit(X_train, y_train)

# 使用最佳参数进行训练
best_clf = clf.best_estimator_
best_clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = best_clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)