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基于SVM的联机手写分类器设计的任务书
任务书
任务名称：基于SVM的联机手写分类器设计
任务描述：
你的任务是设计一个联机手写分类器，使用支持向量机（SVM）算法进行图像分类。你需要设计和训练一个模型来对手写数字进行分类，包括数字0到9。该模型应该可以针对输入的手写数字图像进行分类并输出相应分类结果。分类器需要训练准确，测试准确率可以达到90%以上。
任务目标：
1.熟悉支持向量机（SVM）算法的基本理论和实现方法，了解常见的特征提取方法和主流的数据集；
2.设计并实现一个联机手写分类器模型，可以处理输入的手写数字图像并输出相应的分类结果；
3.利用常见的特征提取方法对图像进行预处理，提高模型对手写数字图像的分类准确率；
4.优化模型的训练过程，使得训练时间尽可能短，分类准确率尽可能高，能够处理大规模的手写数字分类任务。
任务内容：
1.学习支持向量机算法原理：掌握线性SVM、非线性SVM、多类SVM的概念和算法原理，了解SVM的核函数作用以及常见的核函数选取方法。
2.数据集的预处理：分析手写数字数据集的特点，学习如何进行数据预处理和特征提取。选择可行的手写数字识别数据集，进行数据清洗、特征提取等预处理。
3.设计手写数字分类器：选择合适的SVM算法，搭建手写数字分类器模型，并在相应数据集上进行训练和验证。分析模型准确率、调试参数等细节，优化模型和训练过程。
4.联机应用实现：设计一个简单的图形界面，可以输入手写数字图像，将其传入分类器进行分类，并输出相应的结果。
任务完成要求：
1.详细记录实现过程，包括数据集的选择与处理、编写代码实现、模型测试与优化等；
2.提供分类器模型的使用说明和图形界面设计的用户说明；
3.编写报告，该报告应详细介绍该手写数字分类器的设计过程、实现方法、特征分析、算法参数调整以及分类器的性能评估，包括模型训练精度、测试精度等。
参考资料：
1.李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2012.
2.冯云峰.支持向量机算法原理及编程实现[M].电子工业出版社,2009.
3.ZhangDengning.基于小波变换的手写数字识别[D].江西师范大学,2007.
4.C.Cortes和V.Vapnik.Support-VectorNetworks,机器学习,20(3):273-297,1995.
5.Python机器学习库：sklearn,numpy
任务评估标准：
1.实现并测试一个基本的手写数字分类器，可以处理输入的手写数字图像并输出相应的分类结果；
2.解释分类器的设计考虑，特征提取方法和算法参数选择；
3.详细概述模型的训练和测试过程，分析分类器的准确率和效率；
4.尝试优化模型设计或者实现方法，提高模型性能和系统效率。