??SVM助力手寫數(shù)字識別??
今天用支持向量機（SVM）玩了下Python的sklearn庫自帶的經(jīng)典數(shù)據(jù)集——digits手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集！?? 這個數(shù)據(jù)集包含1797個手寫數(shù)字圖像，每個圖像為8x8像素，相當于一個64維特征空間的挑戰(zhàn)。??
首先，加載數(shù)據(jù)并劃分訓練集與測試集，確保模型能學習到模式同時驗證效果??：
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
加載數(shù)據(jù)
digits = datasets.load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3)
構建SVM模型
svm_model = SVC(kernel='linear')
svm_model.fit(X_train, y_train)
```
接著，用測試集評估模型表現(xiàn)，準確率高達98%！?? 真是令人驚喜的結果～
最后，隨機挑一張圖片可視化，讓模型猜猜它是什么??：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(digits.images[0], cmap=plt.cm.gray_r)
print("真實值:", digits.target[0])
print("預測值:", svm_model.predict([digits.data[0]]))
plt.show()
```
?手寫數(shù)字識別不僅有趣，還展示了機器學習的強大能力?？靵碓囋嚢桑??
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