機器學習(2)--使用OPENCV SVM實作手寫辨識

 
      這一篇我們要來利用OPENCV 所提供的SVM(支援向量機)來實作手寫辨識。在程式實作中，我稍微改變了OPENCV官版原本的範例程式，除了修正在Python3.5+OPENCV3.x
build code 會error以外，程式最後並加入自己手畫的數字圖進行預測。可以使用小畫家直接手繪一20x20 pixel 黑底白字數字圖當作自己輸入預測的樣本。如下<圖一>

另外可以跟前一篇KNN做比較
機器學習(1)--使用OPENCV KNN實作手寫辨識


<圖一>上方為用小畫家手寫輸入的樣本圖片，下方是使用OPENCV SVM辨識出的結果

人工神經網路(1)--使用Python實作perceptron(感知器)

        這篇文章介紹人工神經網路最基本的單元，perceptron(感知器)。使用最簡化的數學公式
說明，並利用Python語言實作單一感知器and 及or 的邏輯功能.

        1943年，Warren McCulloch 和Walter Pitts 提出了一簡單計算元素的神經元,這個思想現在仍然是大多數人工神經網路的基礎.
        如下<圖一>神經元接收了來自輸入連結的一些輸入信號(X1......Xn)，這些輸入信號可以是原始資料或是其他神經元的輸出信號。輸出信號則可以是最終答案，也可以是其他神經元的輸入信號。
        神經元計算帶權重的輸入信號和並將結果和臨界值θ比較,如果網路淨輸入比臨界值低，則神經元輸出0，反之，如果網路淨輸入比臨界值低，則神經元輸出1。

<圖一>典型的神經元

        換言之,神經元使用下面的轉移或激勵函數.
其中X是神經元的淨權重輸入，Xi 是"輸入i"的值，Wi是"輸入i"的權重，
n是神經元輸入數量，Y是神經元的輸出。