典型文献
基于SVM的数字识别系统设计
文献摘要：
日常生活中我们要面对着各种各样的数据,如今人们对数字的处理效率已经远远不够,支持向量机(support vector machine,SVM)作为机器学习领域中重要的分类模型算法,可用来帮助人们在日常工作中的数字识别,对于提高工作效率很有帮助.基于此,设计了基于SVM的数字识别系统.首先介绍了支持向量机数字识别算法,完成了数字识别系统的设计开发;其次测试了不同的核函数和惩罚系数下MNIST数据集的识别精度,最终得出在惩罚系数取值大于1,gamma值取0.002时支持向量机算法对训练集预测正确率为100％,测试集识别率为98.55％.
文献关键词：
手写数字识别;支持向量机;核函数
中图分类号：
作者姓名：
黄贻望;雷彪
作者机构：
铜仁学院大数据学院 贵州铜仁 554300
文献出处：
引用格式：
[1]黄贻望;雷彪-.基于SVM的数字识别系统设计)[J].信息技术与信息化,2022(12):52-57
A类：
B类：
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AB值：
0.34699
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