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

对样本本身测试

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')
http://blog.csdn.net/myhaspl
myhaspl@qq.com


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