Part2 注册百度 AI 平台，申请 API出于识别准确度和使用门槛的考虑，我们选择使用 百度 AI 平台提供的 OCR 服务，使用服务需要注册百度智能云账号，并申请 OCR 服务。这一步并不难，这里有一份非常详细的官方教程：https://ai.baidu.com/forum/topic/show/867951。申请成功页面如下图所示：接下来我们使用 Python 调用我们前面申请到的 API
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2024-10-12 22:33:14
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文章目录目的Python接口1.构造请求2.百度的Python库编写代码尾记 目的目前的工作当中有大量的图片需要识别，如果仅仅靠人工速度太慢，而且图片格式是固定的，这时候如果通过OCR来进行识别，速度会大大提高，识别完成之后需要自己再次确认，比起人工来说大大提高了效率，了解到目前Python中有比较多的OCR类的库，这里我们选用百度的接口实现表格识别，Python接口注册百度账号，来到百度OCR
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2024-05-09 12:26:42
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# 如何实现Python OCR，实现最高准确率
在当今数据驱动的时代，OCR（光学字符识别）技术越来越受到重视。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，广泛用于图像处理与文本识别。本文将详细指导你如何通过Python进行OCR，实现尽可能高的准确率。
## 过程概览
以下是实现OCR的流程概览，我们将使用一个表格展示步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-03 03:49:47
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自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2023-10-26 12:27:09
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Precision-Recall准确率-召回率用于评估分类器输出质量的 准确率-召回率 指标示例。 当类别非常不平衡时， 准确率-召回率 是衡量预测成功与否的有用指标。在信息检索中，准确率是衡量结果相关性的指标，而召回率是衡量返回多少真正相关结果的指标。准确率-召回率 曲线显示了不同阈值下准确率和召回率之间的权衡。曲线下方的高面积代表高召回率和高精度，其中高精度与低误报率相关，高召回率与低误报率相
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2024-05-17 22:50:33
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在机器学习和深度学习的世界里，模型的性能评估是一个绕不开的话题。在这篇文章中，我们将讨论“准确率python”相关的问题，并深入探讨如何在Python中计算并优化模型的准确率。
以数据分类的模型为例，准确率是指正确预测的样本数占总样本数的比例。准确率的计算公式如下：
$$
Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}
$$
其中，$TP$ 是真正例
作为遇到偏斜类问题评估度量值，在很多应用中我们希望保证查准率和召回率的相对平衡。1、两个最常见的衡量指标是“准确率（precision）”（你给出的结果有多少是正确的）和“召回率（recall）”（正确的结果有多少被你给出了）这两个通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。当我们二分类的临界值是设置的较高时，会得到一个高准确率和低召回率。当我们的二分类的临界值设置较低时，会得到一个低准确率
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2023-12-13 03:54:34
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0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
# Python分类预测准确率高的原因及实施流程
在机器学习中，分类预测的准确率是我们评估模型性能的一个重要指标。本文将指导你如何实现一个准确的分类预测模型，特别是使用Python进行实现的过程。我们将通过一个简单的流程来学习如何提高分类预测的准确率。
## 流程概述
以下是实现分类预测准确率高的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------- |
| 1 |
resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
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2024-04-03 15:48:42
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## 实现准确率和召回率的流程
在机器学习和数据挖掘中，准确率（Precision）和召回率（Recall）是两个非常重要的评估指标。准确率表示模型预测结果中真实正例的比例，而召回率表示所有真实正例中被模型正确预测的比例。以下是实现这两个指标的步骤流程：
### 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------
# Python准确率与召回率的计算方法
## 1. 概述
在机器学习和数据分析中，我们经常需要评估模型的性能。其中，准确率（accuracy）和召回率（recall）是两个常用的评估指标。准确率衡量了模型预测正确的样本数占总样本数的比例，而召回率则衡量了模型预测为正样本的正确率。本文将介绍如何使用Python计算准确率和召回率。
## 2. 计算准确率与召回率的步骤
下面是计算准确率和召
原创
2023-12-05 10:54:12
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爬虫：验证码识别准确率（Tesseract-OCR）现在的网站为了防止人们轻易的获取登陆后的页面信息，在登陆上设置了很多的障碍，验证码就是其中的一种，所谓道高一尺，魔高一丈，人们总能想出办法来予以应对，但是，应对的成本可能在不断加大，这在一定程度上提升了反反爬虫的门槛。本文的目的在于验证Tesseract对普通验证码图片的识别准确率，以便为后续的工作做准备。Tesseract是一个开源
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2024-05-16 01:58:55
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机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。准确率(accuracy) &nbs
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2023-12-28 08:53:53
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本科是电子信息工程专业，毕设选到了深度学习相关的题目，由于是第一次接触，所以自学了相关内容。内容大概是复现《人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法》，之后随缘有空更语义压缩部分。此次是对CIFAR10数据集进行特征提取，使用了RESNET18网络，其中，对RESNET18网络进行了网络改写，将准确率达到了95%。直接上代码吧！！！"""
主
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2024-04-05 07:55:35
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【火炉炼AI】机器学习011-分类模型的评估：准确率，精确率，召回率，F1值(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )在前面的（【火炉炼AI】机器学习004-岭回归器的构建和模型评估）中，讲解了回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE， 解释方差分，R方得分等指标。同样的，对于分类模
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2024-08-13 09:15:13
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ocr优化相关问题（一）提高OCR准确度方法1.检查图像质量： 我们首先要确保原始图像是可见的，以便它们可以获得更好的结果。2.选择最好的OCR模型： OCR主要负责理解给定图像中的文本，因此有必要选择能够更好的检测和识别的模型，来处理图像3.将图像缩放到合适的大小：我们尝试将图像缩放到大约300 dpi的标准尺寸，低于此尺寸的图像都会产生不清晰的结果，而高于600 dpi的图像会使输出文件变大而
工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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模型调参 第一步是要找准目标：我们要做什么？一般来说，这个目标是提升某个模型评估指标，比如对于随机森林来说，我们想要提升的是模型在未知数据上的准确率（由score或oob_score_来衡量）。找准了这个目标，我们就需要思考：模型在未知数据上的准确率受什么因素影响？在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差（Genelization error）泛化误差 当
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2023-10-15 11:49:47
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