为什么写本博客
前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。
需要的基础
懂不懂原理不重要，本系列的目标是使用python实现机器学习。
必须会的东西：python基础、numpy、pandas、matplotlib和库的使用技巧。
说明
完整的代码在最后，另外之前案例中出现过的方法不会再讲解。
目录结构
模型创建
from sklearn import svm
# 创建模型
model = svm.SVC()
'''
核心参数：
C 正则化因子，越大，意味着划分越严格，即越接近线性分割
kernel 核函数，常用的 poly\rbf\sigmoid
degree 当为poly多项式核函数的时候启用，指定多项式次数
'''
数据集介绍与下载
MNIST是一个经典的手写数字数据，也是一个公开的小型数据。
数据集可以通过官网进行下载http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，不过，这个网址似乎要用点魔法才可以打开，所以，我也用百度云分享下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1P5c4GJQqfuWDP2g6wM5Slw
提取码：6666
其中，主要分为两个文件夹，一个是原始数据文件夹，即从网站下载的；第二个是做出处理后的文件夹，即划分为测试集和训练集，并且将图像数据转为矩阵数据了，这也是我们需要使用的数据（这个数据集来自于网上黑马的案例，特此声明）。
MNIST中的图像每个都是28*28=784的大小，并且为灰度图，值为0-255。训练集共有785列，第一列为标签列，后面每列为一个像素值。
数据集加载和提取
首先，使用pandas加载数据：
# 加载数据
data = pd.read_csv('./data/MNIST/train.csv')
print(data.head())
print(data.shape)
打印结果为：
label pixel0 pixel1 pixel2 ... pixel780 pixel781 pixel782 pixel783
0 1 0 0 0 ... 0 0 0 0
1 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
2 1 0 0 0 ... 0 0 0 0
3 4 0 0 0 ... 0 0 0 0
4 0 0 0 0 ... 0 0 0 0
[5 rows x 785 columns]
(42000, 785)
接着，提取出x和y数据，但是由于整体数据量太大，足足有42000条，而这里我们又不采用降维或者特征提取等手段，会导致模型计算时间非常长，因此我们取出3000条数据进行测试：
# 提取x和y
x_train = data.iloc[:3000,1:]
y_train = data.iloc[:3000,0]
print(y_train.head())
打印结果为：
0 1
1 0
2 1
3 4
4 0
Name: label, dtype: int64
数据集显示
我们定义一个显示函数，可以把任意一条数据显示为数字，处理的思路：首先把行向量转为矩阵，再用matplotlib显示即可；
# 定义显示函数
def show_image(index):
# index : 传入的索引
target = x_train.iloc[index,:].values.reshape(28,28)
plt.imshow(target)
plt.show()
# 尝试
show_image(0)
显示的结果为：
一个明显的问题，这里显然颜色不对劲，这是因为matplotlib的颜色空间和我们认为的颜色空间不一致所致。不过，这也无伤大雅，问题不大（当然，你想改还是很轻松的，可以使用opencv库中的颜色空间转变）。
归一化
下面，将数据归一化，本来归一化公式为：
(xi - x_min) / (x_max - x_min)
而这里最小值为0，最大值为255，所以直接改写为：
x / 255
因此，代码可写为：
# 归一化处理
x_train = x_train.values / 255
y_train = y_train.values
划分数据集
由于给出的test.csv中没有标签，因此暂时没有办法用，只好将训练集划分了：
# 数据集划分
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_train,y_train,test_size=0.2,random_state=2)
创建模型、训练和评估：
# 创建模型
model = svm.SVC()
model.fit(x_train,y_train)
# 评估
score = model.score(x_test,y_test)
print('准确率：',score)
打印结果为：
准确率： 0.9416666666666667
探究数据量影响
这里，我分别使用1000\2000\3000\4000的数据来测试，所得结果为：
# 3000 : 准确率： 0.9416666666666667
# 2000 : 准确率： 0.945
# 1000 : 准确率： 0.92
# 4000 : 准确率： 0.9325
不同正则化因子的影响：
数据集为3000条，进行测试，结果如下：
# 3000
# C=0.5 准确率： 0.9266666666666666
# C=0.7 准确率： 0.93
# C=1 准确率： 0.9416666666666667
# C=1.2 准确率： 0.9433333333333334
# C=5 准确率： 0.94
# C=20 准确率： 0.94
不同核函数
采取了高斯核函数、sigmoid核函数和多项式核函数：
# RBF : 准确率： 0.9416666666666667
# sigmoid : 准确率： 0.865
# poly : 次数为3 准确率： 0.915 ； 次数为4 准确率： 0.875 ； 次数为5 准确率： 0.82
通过上面的结果，知道不同的参数具有不同的影响，当然单纯通过数据集大小来判断模型好坏不可取，主要还是对数据集的利用程度。
这里不得不提一句，明明有这么多的数据，但是由于没有进行特征提取，导致我们只能对原始数据加载，这会导致我们的计算时间拉长。这告诉我们，特征提取在机器学习中的重要性。
完整代码：
# author: baiCai
# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
data = pd.read_csv('./data/MNIST/train.csv')
# print(data.head())
# print(data.shape) # (42000, 785)
# 提取x和y
x_train = data.iloc[:3000,1:]
y_train = data.iloc[:3000,0]
# print(y_train.head())
# 定义显示函数
def show_image(index):
# index : 传入的索引
target = x_train.iloc[index,:].values.reshape(28,28)
plt.imshow(target)
plt.show()
# 尝试
# show_image(0)
# 归一化处理
x_train = x_train.values / 255
y_train = y_train.values
# 数据集划分
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_train,y_train,test_size=0.2,random_state=2)
# 创建模型
model = svm.SVC()
model.fit(x_train,y_train)
# 评估
score = model.score(x_test,y_test)
print('准确率：',score)
# 3000 : 准确率： 0.9416666666666667
# 2000 : 准确率： 0.945
# 1000 : 准确率： 0.92
# 4000 : 准确率： 0.9325
# 3000
# C=0.5 准确率： 0.9266666666666666
# C=0.7 准确率： 0.93
# C=1 准确率： 0.9416666666666667
# C=1.2 准确率： 0.9433333333333334
# C=5 准确率： 0.94
# C=20 准确率： 0.94
# RBF : 准确率： 0.9416666666666667
# sigmoid : 准确率： 0.865
# poly : 次数为3 准确率： 0.915 ； 次数为4 准确率： 0.875 ； 次数为5 准确率： 0.82