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一个基于支持向量机(SVM)模型的手写数字识别系统。使用了经典的MNIST数据集,通过图像预处理、特征提取和模型训练等步骤,构建了一个可以识别0到9之间数字的分类器。并使用Gradio搭建简单的可视化界面,方便用户上传手写数字图像并查看预测结果。

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MilleXi/MNIST_SVM

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MNIST_SVM

  1. git 加载项目文件
git clone https://github.com/MilleXi/MNIST_SVM.git
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 生成数据集
python get_test_data.py
python get_train_data.py
  1. 训练模型
python svm.py
  1. 评估模型
python svmtest.py
  1. 运行 web 可视化框架
python user_interface.py
  1. 打开终端中弹出的网址(注意不能开梯子)即可完成可视化操作

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一个基于支持向量机(SVM)模型的手写数字识别系统。使用了经典的MNIST数据集,通过图像预处理、特征提取和模型训练等步骤,构建了一个可以识别0到9之间数字的分类器。并使用Gradio搭建简单的可视化界面,方便用户上传手写数字图像并查看预测结果。

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