用svm对sklearn内置的手写体数字图像进行识别,很初级,但是不知道为什么报了failed to converge
关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率

已采纳
svm手写体数字识别不收敛
收起
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
微信扫一扫
点击复制链接分享
- 邀请回答
- 编辑 收藏 删除 结题
- 收藏 举报
2条回答 默认 最新
- 关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率
CSDN专家-HGJ 2021-07-17 17:03关注识别不收敛是因为迭代次数不够,在LinearSVC函数里增加参数 max_iter=2000试试(默认为1000)
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢? 本回答被题主和专家选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报微信扫一扫
点击复制链接分享
编辑预览轻敲空格完成输入- 显示为
- 卡片
- 标题
- 链接
评论按下Enter换行,Ctrl+Enter发表内容
编辑
预览

轻敲空格完成输入
- 显示为
- 卡片
- 标题
- 链接
报告相同问题?
提交
- 2021-12-23 00:07回答 6 已采纳 换一个模型就可以了 clf = svm.LinearSVC(max_iter=10000)
- 2021-12-21 14:25回答 4 已采纳 你试试这个呢 import os import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import
- 2022-11-11 07:16回答 1 已采纳 参考: 使用svm对手写体数字图片进行分类_Walt_像道光的博客-CSDN博客 import pandas as pdfrom sklea
- 2021-08-13 14:03yl624624的博客 基于MATLAB的手写体数字识别一、课题介绍手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支,它研究的核心问题是:如何利用...手写体识别一般包括3个阶段:预处理、特征提取、分类识别。手写数字识别前景广阔,广泛应用于...
- 2022-11-20 14:23回答 1 已采纳 你好,我是有问必答小助手,非常抱歉,本次您提出的有问必答问题,技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数,已经为您补发到账户,我们后续会持续优化,扩大我们的服务范围,为您带来更好地服务。
- 2022-03-11 13:55回答 2 已采纳 大概率因为你的sklearn版本过新的问题(>=0.24)我用的0.23.2,导入这个的时候已经警告该模块(sklearn.svm.classes)会在0.24版本移除了
- 2023-03-16 13:13回答 9 已采纳 该回答引用chatGpt根据您提供的信息,所有评价指标都为1,但是ROC曲线不符合预期,这表明评价指标的结果可能不正确。有以下几个问题需要检查和调整: 对于多类别问题,需要使用label_binari
- 2019-06-02 01:34Zhansijing的博客 一,Minist数据集特点 MNIST 数据集来自美国国家标准与技术... 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test...
- 2023-04-21 07:07回答 9 已采纳 引用chatgpt部分指引作答:下面是一个简单的 SVM 二分类器的示例 MATLAB 代码,假设数据已经存储在一个大小为 100x5 的矩阵 X 中,标签存储在一个大小为 100x1 的列向量 Y
- 2022-12-28 09:55回答 1 已采纳 望采纳!点击该回答右侧的“采纳”按钮即可采纳!!可以使用pandas的sample方法来随机选择数据的行,然后使用train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。 代码我给你写了一份,有
- 2017-05-12 22:09回答 2 已采纳 类别为0的权重1,类别为1的权重是0
- 2023-01-16 04:12程序员奇奇的博客 基于深度学习的手写数字识别算法Python实现
- 2020-07-02 15:20华师数据学院·王嘉宁的博客 手写数字识别Mnist的Pytorch实现 注:该内容为校内课程实验,仅供参考,请勿抄袭! 源码地址: 一、引言(Introduction) 手写数字识别时经典的图像分类任务,也是经典的有监督学习任务,经常被用于测试图像的...
- 2024-10-02 04:57lanjieying的博客 简介:本文介绍如何使用MATLAB进行手写体识别,特别着重于局部线性嵌入(LLE)方法在处理MNIST手写数字数据集中的应用。介绍了MNIST数据集的基本概念和特点,详细讲解了LLE算法的关键步骤,并且阐述了在MATLAB环境...
- 2019-01-01 13:24**支持向量机(Support...通过理解SVM的基本原理和SMO算法,结合Python编程,我们可以构建出适用于各种场景的SVM模型,如手写体识别。在实际项目中,还需要注意数据预处理、模型选择和性能评估,以达到最佳的预测效果。
- 没有解决我的问题, 去提问
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108kefu@csdn.net在线客服
- 京ICP备19004658号
- 经营性网站备案信息
公安备案号11010502030143
- 营业执照
- 北京互联网违法和不良信息举报中心
- 家长监护
- 中国互联网举报中心
- 网络110报警服务
- Chrome商店下载
- 账号管理规范
- 版权与免责声明
- 版权申诉
- 出版物许可证
- ©1999-2025北京创新乐知网络技术有限公司