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

包含有训练集、测试集。 解压后有60000个训练集、10000个测试集。 压缩包后缀是标签名。 txt命名规则是标签名+索引。

提供手写数字识别代码及训练样本，准确率95%+.平台:VS+OPENCV2.4.9.

OpenCV SVM对MNIST手写数据集进行分类，更加详细的讲解请看博客： http://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/73477860

使用libsvm 实现MNIST数据库手写数字识别，正确率98.14. 包含matlab程序，libsvm库，以及60000张训练数据10000张测试数据

opencv3.1用SVM实现MNIST,可读取自己的图片，用Windows画板黑底白字，保存在测试项目路径下即可识别手写字

本项目即拿MFC做了一个画板，画一个数字后可自行识别数字。 有保存图片，清空画板功能，简单实用。 识别方法为SVM，调用已经训练好的MNIST数据集"SVM_DATA.xml" 训练方法自行百度，一大堆。。。 基于OpenCv 2.4.6,下载的朋友自行修改配置为自己使用的OpenCv版本即可。