read in data and examine structure
將輸入讀入到r中，確認接收到的資料具有16個特徵，這些特徵定義了每乙個字母的案例。
支援向量機學習演算法要求所有特徵都是數值型的，並且每乙個特徵需要壓縮到乙個相當小的區間中。
divide into training and test data
一部分作為訓練資料，一部分作為測試資料
letters_train
letters_test
#install.packages(『kernel』)
為了提供度量度量支援向量機效能的基準，我們從訓練乙個簡單的線性支援向量機分類器開始。
library(kernlab)
letter_classifier
kernel = "vanilladot")
vanilladot表示線性函式
這裡沒有提供任何資訊告訴我們模型在真實世界中執行的好壞，所以想下面我們用測試資料來研究模型的效能。
predictions on testing dataset
letter_predictions
head(letter_predictions)
對角線的值144、121.120.156和127表示的是**值與真實值相匹配的總記錄數。同樣，出錯的數目也列出來了。例如，位於行b和列d的值5表示有5種情況將字母d誤認為字母b。
單個地看每個錯誤型別，可能會揭示一些有趣的關於模型識別有困難的特定字母型別的模式，但這也是很耗費時間的。因此，我們可以通過計算整體的準確度來簡化我們的評估，即只考慮**的字母是正確的還是不正確的，並忽略錯誤的型別。
look only at agreement vs. non-agreement
construct a vector of true/false indicating correct/incorrect predictions
下面的命令返回乙個元素為true或者false值的向量，表示在測試資料集中，模型**的字母是否與真實的字母相符(即匹配)。
agreement以百分比計算，準確度大約為84%
之前的支援向量機模型使用簡單的線性核函式。通過使用一-個更複雜的核函式,我們可以將資料對映到乙個更高維的空間，並有可能獲得-乙個較好的模型擬合度。
然而，從許多不同的核函式進行選擇是具有挑戰性的。乙個流行的慣例就是從高斯rbf核函式開始，因為它已經被證明對於許多態別的資料都能執行得很好。我們可以使用ksvm()函式來訓練-乙個基於rbf的支援向量機，如下所示：
set.seed(12345)
letter_classifier_rbf
letter_predictions_rbf
通過簡單地改變核函式，我們可以將字元識別模型的準確度從84%提高到93%。如果這種效能水平對於光學字元識別程式仍不能令人滿意，那麼你可以測試其他的核函式或者通過改變成本約束引數c來修正決策邊界的寬度。
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