数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-SVM[9]
我们应用SVM的非线性分类功能对手写数字进行识别,我们在这应用poly做为非线性核
svm = mlpy.LibSvm(svm_type='c_svc', kernel_type='poly',gamma=10)
svm.learn(x, y)
我们按像素分块读取数字特征后,形成训练样本,送入SVM训练
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http://blog.csdn.net/myhaspl/
对样本本身测试
print svm.pred(x)
对供测试的未知样本进行测试
测试代码如下:
for iii in xrange (1,10):
testfn= 'nums/test/'+str(iii)+'-test.png'
testx=[]
testx.append(getnumc(testfn))
print svm.pred(testx)
识别效果还可以,通过增加笔型差异较大的训练样本,效果将更好
>>> runfile(r'I:\book_prog\numsbsvm.py', wdir=r'I:\book_prog')
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myhaspl@qq.com
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