摘要：分类问题是机器学习领域中的一个重要问题。给出了数字0-9的图象和26个英文大小写的图象格式的训练数据,对SVM、NB、RT、MLP、BOOST、Knearst 6种分类器的分类性能进行了测试和评估。实验结果表明,性能表现排名前3的分类器为SVM、NB、MLP。SVM具有更好的泛化能力,而NB和MLP对训练集的变化更为敏感;并且基于SVM方法的分类系统对字符和数字的识别精度达到94.2191%,高于现有文献的结果,系统识别性能具有更全和更准确的特点。

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）