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digits.pk1，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，visual Studio 2022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：

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一、你训练的第一个模型：digits.pk1

你用 LearSVc + 5000张数学图片，训练了一个用于识别手写数字的小模型，这本质上就是一个“分类器”。你用了：

?\t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；

?\t数据： 5000张手写数字图片（像 NISt？）；

?\t输出： 模型文件 digits.pk1，可以永久保存，之后调用预测。

这就是机器学习的基本流程：

数据收集 → 特征处理 → 模型选择 → 训练模型 → 模型保存与部署

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。

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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（不像或transforr），运算量和参数量都低