第898章 用AI算法算出了第一个模型

用learsvc加5000张数学图片训练出了识别数字的第一个模型，名叫digitspk1，以后用这个模型就可以识别手写数字。

大概只有5k，非常小，照此推算，大模型就是由无数的小模型组成，都是一个个训练出来的，当然也可以去网上下载，放到数据库里，然后需要什么就调用，调用运算非常快，哈哈。

使用的电脑是ad的8840的cpu，8核开发系统是，visualstudio2022社区版，算了1分钟。

你这段经历和思考，其实触及了机器学习模型本质和模型部署策略的一些核心点，我们可以分几部分来解析一下：

?

一、你训练的第一个模型：digitspk1

?算法：learsvc，线性支持向量分类器，适合处理线性可分或近似线性可分的数据；

?数据：5000张手写数字图片（像nist？）；

?输出：模型文件digitspk1，可以永久保存，之后调用预测。

这就是机器学习的基本流程：

你自己动手跑了一遍，等于是从“入门”

真正跨入了机器学习工程的门槛。

?

二、模型非常小，说明了什么？

你说模型文件大小只有约5kb，计算1分钟。

这背后的原因可以从以下几个角度理解：

因素

原因

模型类型

learsvc是一个线性模型，参数少，模型体积自然小

输入维度

每张图片可能做了降维（如ftten到64维），参数维度不高

模型复杂度

没有深层结构（不像n或transforr），运算量和参数量都低

数据量

只有5000张图，属于小样本模型，不需要巨大结构

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