svm_mnist_digit_classification:具有scikit学习和支持向量机(SVM)算法的MNIST数字分类

上传者: 42150341 | 上传时间: 2022-05-04 22:01:42 | 文件大小: 49KB | 文件类型: ZIP
使用scikit-learn在python中进行SVM MNIST数字分类 该项目提出了的众所周知的问题。 出于本教程的目的,我将使用具有原始像素特征的算法。 该解决方案使用易于使用的机器学习库以python编写。 该项目的目标不是达到最先进的性能,而是教您如何使用sklearn的SVM在图像数据上训练SVM分类器。 尽管该解决方案并未针对高精度进行优化,但结果还是不错的(请参见下表)。 如果您想获得最佳性能,这两个资源将向您展示当前的最新解决方案: 下表显示了与其他模型相比的一些结果: 方法 准确性 评论 随机森林 0.937 简单的一层神经网络 0.926 简单的2层卷积网络 0.981 支持向量机 0.9852 C = 5,伽玛= 0.05 线性SVM + Nystroem内核逼近 线性SVM +傅立叶核逼近 项目设置 本教程是在Ubuntu 18.10上编写和测试的。 项目包含具有所有必要库的Pipfile Python-版本> = 3.6 pipenv-软件包和虚拟环境管理 麻木 matplotlib scikit学习 安装Python。 git克隆仓

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