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【OCR技术】大批量生成文字训练集

如果是想训练一个手写体识别的模型，用一些前人收集好的手写文字集就好了，比如中科院的这些数据集。...第三步的生成字体图像最为重要，如果仅仅是生成很正规的文字，那么用这个正规文字集去训练模型，第一图像数目有点少，第二模型泛化能力比较差，所以我们需要对字体图像做大量的图像处理工作，以增大我们的印刷体文字数据集...我们将image_list中图像按照比例分为训练集和测试集存储。 ? 写好代码后，我们执行如下指令，开始生成印刷体文字汉字集。 ?...dataset下自动生成测试集和训练集 ? 测试集和训练集下都有3755个子文件夹，用于存储每个汉字的图像。 ? 生成出来的汉字图像 ?...额外的图像增强 第三步生成的汉字图像是最基本的数据集，它所做的图像处理仅有旋转这么一项，如果我们想在数据增强上再做多点东西，想必我们最终训练出来的OCR模型的性能会更加优秀。

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用Python玩转统计数据：取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

本文使用Python建立对数据的理解。我们会分析变量的分布，捋清特征之间的关系。最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。...sales[sales.beds == bed] \ .sample(n=np.round(strata_expected_counts[bed])), ignore_index=True ) 04 将数据集拆分成训练集...要保证精确度，我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1....原理 我们从指定划分数据的比例与存储数据的位置开始：两个存放训练集和测试集的文件。 我们希望随机选择测试数据。这里，我们使用NumPy的伪随机数生成器。....最后两行将数据集拆成训练集和测试集。～是逻辑运算“否”的运算符；这样，如果train属性为False，那么“否”一下就成了True。 4. 更多 SciKit-learn提供了另一种拆分数据集的方法。

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使用Python自动生成报表以邮件发送

而且大部分报表都是重复性的工作，这篇文章就是帮助大家如何用Python来实现报表的自动发送，解放你的劳动力，可以让你有时间去做更有意思的事情。...首先来介绍下实现自动报表要使用到的Python库： pymysql 一个可以连接MySQL实例并且实现增删改查功能的库 datetime Python标准库中自带的关于时间的库 openpyxl 一个可以读写...#生成一个空的带附件的邮件实例 message = MIMEMultipart() #将正文以text的形式插入邮件中 message.attach(MIMEText(...-8') #生成收件人名称（这个跟接收的邮件也没有关系） message['To'] = Header(email_to, 'utf-8') #生成邮件主题 message...Python中文社区作为一个去中心化的全球技术社区，以成为全球20万Python中文开发者的精神部落为愿景，目前覆盖各大主流媒体和协作平台，与阿里、腾讯、百度、微软、亚马逊、开源中国、CSDN等业界知名公司和技术社区建立了广泛的联系

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使用重采样评估Python中机器学习算法的性能

2017年1月更新：已更新，以反映0.18版中scikit-learn API的更改。 更新Oct / 2017：用Python 3更新打印语句。...重复的随机测试列车拆分。 我们将从最简单的方法开始，称为训练和测试集。 1.分割成训练和测试集 我们可以使用最简单的方法来评估机器学习算法的性能，即使用不同的训练和测试数据集。...拆分的大小取决于数据集的大小和细节，尽管通常使用67％的数据用于训练，其余的33％用于测试。 这种算法评估技术是非常快的。...k的选择必须允许每个测试分区的大小足够大以成为该问题的合理样本，同时允许对算法的训练测试评估的足够重复，以提供关于不可见数据的算法性能的公平估计。...具体来说，你了解了： 训练和测试集。 交叉验证。 留下一个交叉验证。 重复的随机测试列车拆分。 你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗？在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。

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验证码破解没有训练集？我教你生成一万个！

前言 对于验证码破解，我在去年写过一篇文章我深度学习0基础，还训练出一个识别验证码模型！，并且把代码放在GitHub上，GitHub地址大家就直接访问前面那篇文章就知道了。...最近有些GitHub上过来的小伙伴问我各种各样的问题，其中有一个就是如何生成训练所需要的数据集，这里也就是指验证码。...第一想到的就是通过一些类库生成与需要破解的验证码类似的数量级，当然这会花费你一定的时间。今天我给大家推荐一个python生成验证码的第三方库，并且我们来生成自己的数据集。...最后大家看下我生成的验证码照片： ? ?...总结 其实大家可以发现python的这个库并没有想象的那么强大，这里我要给大家推荐另一个库，只不过它不是python的，而是Java的，它所能设置的参数更加的详细。

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机器学习项目模板：ML项目的6个基本步骤

它会生成数据的精美报告，其中包含上述所有详细信息，使您能够一次分析所有数据。 3.准备数据 知道了数据的内容和规律，就需要对其进行转换，以使其适合算法来更有效地工作，以便提供更准确，更精确的结果。...所有这些都需要手动处理，这需要大量时间和编码技巧（主要是python和pandas：D ）！ Pandas具有各种功能来检查异常，例如pandas.DataFrame.isna以检查NaN等值。...拆分验证数据集 训练完模型后，还需要对其进行验证，以查看它是否真的对数据进行了概括或拟合过度/不足。手中的数据可以预先分为训练集和验证集。这种拆分具有多种技术-训练测试拆分，随机排序等。...对每种算法的这些得分进行比较，以检查哪些算法的性能优于其余算法。 抽查算法 拆分数据并定义评估指标后，您需要在for循环中运行一组算法，以检查哪个算法表现最佳。...在训练集上创建独立模型 验证后，对整个数据集运行一次模型，以确保在训练/测试时不会遗漏任何数据点。现在，您的模型处于最佳状态。

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KerasTensorflow+python+yolo3训练自己的数据集

–yolo2 二、如何使用yolo3,训练自己的数据集进行目标检测 第一步：下载VOC2007数据集，把所有文件夹里面的东西删除，保留所有文件夹的名字。...需要的运行voc_annotation.py ，classes以三个颜色为例，你的数据集记得改 运行之后，会在主目录下多生成三个txt文件， 像这样： 手动删除2007_,...像这样： 第八步：修改代码，准备训练。代码以yolo3模型为目标，tiny_yolo不考虑。 为什么说这篇文章是从头开始训练？...model_data/yolo.h5 3、python yolo.py OR python yolo_video.py [video_path] [output_path(optional)]...理解以上的步骤之后，回答您的问题： 对于已经存在于coco数据集80个种类之中的一类，就不要自己训练了，官网权重训练的很好了已经； 对于不存在coco数据集的一种，无视convert.py, 无视.cfg

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Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

· 数据集和生成器：与无监督学习任务不同，有监督的任务(即分类)需要标记数据集，该包附带多个数据集和数据集生成器，以便开始机器学习。...image.png b.示例生成器：与静态数据集相比，大多数机器学习算法将需要更多的标记观察，并且该包具有内置的示例生成器例程来生成具有所需数量的观察值的标记数据集。...image.png · 训练与测试：加载数据集后，它必须拆分为训练和测试集，以便从算法训练开始。这个程序包有一个例行程序，可以将pandas的数据序列或数字数组分解成训练和测试装置。...不是在整个训练集中运行训练算法，而是将训练集分割成多个块(即10个等量块)，在少数几个块(用于训练的9个块)上进行训练，在其余部分上进行测试(1块用于测试)。为了避免过度适应，这一过程将被重复。...过度匹配的模型只在训练集模式/场景中表现良好，并且无法用测试集进行正确的类预测。该包提供了KFOLD和CrossVal例程，以避免过度安装。在下面的代码中，k折叠被设置为10个拆分(10个不同的组)。

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浅谈AI机器学习及实践总结

这里还需要明确几个概念，训练集、验证集、测试集 训练集，最开始用来训练的数据集被称为训练集。...可以通过DataFrame的isna().sum()函数来统计所有的NaN的个数。NaN意思是Not A Number，在python中，它代表无法表示、也无法处理的值也就是典型的脏数据。...比如： X=df_ads.drop['浏览量'],axis=1)： Y=df_ads.浏览量 无监督学习不需要这样的步骤 拆分训练集、验证集和测试集合 从原数据集从列的维度纵向拆分成了特征集和标签集后...，还需要进一步从行的维度横向拆分。...拆分依据数据量来看，比如20%或30% ，具体的拆分，通常会用机器学习工具包scikit-learn 里的数据拆分工具train_test_split来完成 from sklearn.model_selection

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综合实例

-1,1))),columns=columns) sns.pairplot(df_boston)#必须是DataFrame对象 #创建或访问一个文件夹 import os path='D:/my_python...#要求将数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集训练支持向量机模型，使用测试集测试模型 #加载scikit-learn自带数据集wine import matplotlib.pyplot as plt from...wine.data.shape) print('wine.target的形状为：',wine.target.shape) print('wine.target的特征名称为：\n',wine.target_names) #将数据集拆分为训练集和测试集...X_train,X_test, y_train,y_test = train_test_split( X,y,train_size = 0.8,random_state = 42) print('拆分后训练集特征集的形状为...：',X_train.shape) print('拆分后训练集目标集的形状为：',y_train.shape) print('拆分后测试集特征集的形状为：',X_test.shape) print('拆分后测试集目标集的形状为

2.9K20

利用深度学习建立流失模型（附完整代码）

目标 利用类神经网络构建用户流失分析模型，以预测用户是否有流失的可能。 工具 Jupyter Notebook ：一个对于数据分析师来说特别合适的Python编辑器，强烈推荐大家去使用。...本文主要用这个包进行训练数据集和测试数据集的拆分以及数据尺度的标准化。 Keras：是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...区分训练与测试数据集 #sklearn把数据集拆分成训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test...test_size代表测试的大小，0.33也就是训练集和测试集的比为3：1，random_state代表区分的随机标准，这个如果不确定的话，每次拆分的结果也就是不一样，这属性是为了数据可以复现。...性能评估函数类似与目标函数, 只不过该性能的评估结果讲不会用于训练。 Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。训练模型一般使用fit函数。

1.8K20

基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

◆ 对所有节点进行相同操作,直到没有特征选择或者所有特征的信息增益均很小为止 5.7 决策树的剪枝 ◆ 决策树是针对训练集进行递归生成的,这样对于训练集效果自然非常好,但是对未知数据的预测结果可能并不会很好...基于训练集生成 一个尽可能大的决策树 ◆ 决策树剪枝 使用验证集对生成的决策树进行剪枝,以便使损失函数最小化 6 实战基于决策树的分类–案例1 官方文档指南 决策树是一种流行的分类和回归方法...示例 以下示例以LibSVM格式加载数据集，将其拆分为训练和测试集，在第一个数据集上训练，然后评估保持测试集。.... 6.1.1.3 Estimator Estimator是一种算法，可以适应DataFrame以生成Transformer....然后就可以把训练数据集作为入参并调用 Pipelin 实例的 fit 方法来开始以流的方式来处理源训练数据，这个调用会返回一个 PipelineModel 类实例，进而被用来预测测试数据的标签，它是一个

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基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法

◆ 对所有节点进行相同操作,直到没有特征选择或者所有特征的信息增益均很小为止 5.7 决策树的剪枝 ◆ 决策树是针对训练集进行递归生成的,这样对于训练集效果自然非常好,但是对未知数据的预测结果可能并不会很好...基于训练集生成 一个尽可能大的决策树 ◆ 决策树剪枝 使用验证集对生成的决策树进行剪枝,以便使损失函数最小化 6 实战基于决策树的分类--案例1 官方文档指南 [1240]决策树是一种流行的分类和回归方法...示例 以下示例以LibSVM格式加载数据集，将其拆分为训练和测试集，在第一个数据集上训练，然后评估保持测试集。.... 6.1.1.3 Estimator Estimator是一种算法，可以适应DataFrame以生成Transformer....然后就可以把训练数据集作为入参并调用 Pipelin 实例的 fit 方法来开始以流的方式来处理源训练数据，这个调用会返回一个 PipelineModel 类实例，进而被用来预测测试数据的标签，它是一个

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硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

我们将使用训练集来训练模型和验证集来评估模型 从训练集以及验证集中的所有视频提取帧 预处理这些帧，然后使用训练集中的帧来训练模型。...由于组内的视频都是来自一个较长的视频，所以在训练集和测试集上共享来自同一组的视频可以获得较高的性能。" 因此，我们将按照官方文档中的建议将数据集拆分为训练和测试集。...请记住，由于我们处理的是大型数据集，因此你可能需要较高的计算能力。 我们现在将视频放在一个文件夹中，将训练/测试拆分文件放在另一个文件夹中。接下来，我们将创建数据集。...因此，我们将整个字符串拆分为"/"并选择所有视频的标签： # 为训练数据集创建标签 train_video_tag = [] for i in range(train.shape[0]): train_video_tag.append...这个完全连接的网络以单一维度输入。

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【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的scorecardpy.split_df函数

在scorecardpy库中，split_df函数用于将数据集（通常是包含特征和目标变量的DataFrame）分割成训练集和测试集。...ratio：训练集和测试集的分割比例，默认值0.7。可以调整这个比例以确定训练集和测试集的量。...函数返回值： split_df函数通常返回两个DataFrame对象：一个用于训练的数据集和一个用于测试的数据集。...分割数据集是机器学习和数据分析中非常常见的步骤，它有助于评估模型在未见数据上的性能。通过调整ratio参数，你可以控制用于训练和测试的数据量，以适应你的具体需求。...至此，Python中的split_df函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。

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图解机器学习中的 12 种交叉验证技术

交叉验证器 01 K折交叉验证--没有打乱 折交叉验证器 KFold，提供训练/验证索引以拆分训练/验证集中的数据。将数据集拆分为 个连续的折叠（默认情况下不改组）。...如下图所示，黑色部分为被用作验证的数据集，很明显，验证集数据是被打乱了的。 03 随机排列交叉验证 随机排列交叉验证器ShuffleSplit，生成索引以将数据拆分为训练集和验证集。...Out of sample (test) score: 20.539504 ShuffleSplit将在每次迭代过程中随机抽取整个数据集，生成一个训练集和一个验证集。...LeavePGroupsOut 和 GroupShuffleSplit 之间的区别在于，前者使用大小P唯一组的所有子集生成拆分，而 GroupShuffleSplit 生成用户确定数量的随机验证拆分，每个拆分都有用户确定的唯一组比例...注意：参数test_size和train_size指的是组，而不是样本，像在 ShuffleSplit 中一样 定义组，并在每次迭代中随机抽样整个数据集，以生成一个训练集和一个验证集。

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SQL和Python中的特征工程：一种混合方法

分割数据集 由于我们尚未构建任何特征，因此这似乎违反直觉。但这实际上非常整洁，因为我们要做的就是按索引拆分 数据集。通过设计，我还包括了我们尝试预测的标签。...该索引将保留，并且必须与训练集和测试集中的响应变量正确匹配。 每个代码段的结构如下： 要生成特征表，请打开一个新的终端，导航到包含sql文件的文件夹，然后输入以下命令和密码。...如果只需要数据的子集，则该函数将表名称“ trn_set”（训练集）或“ tst_set”（测试集）作为输入，并使用可选的 limit 子句。 删除唯一列和缺少大多数值的列。...日期列映射到月份，以帮助捕获季节性影响。 注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。 最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。...在两种情况下，SQL方法更加有效： 如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。

2.7K10

基于Spark的分布式数据处理和机器学习技术【上进小菜猪大数据】

然后，使用flatMap方法将每一行拆分成单词，并生成一个新的RDD。接下来，通过map和reduceByKey方法计算每个单词出现的次数。...MLlib支持分布式数据处理和模型训练，并且能够处理大规模数据集。...首先，通过csv格式加载训练数据集，并进行标签索引和特征向量转换。然后，使用LogisticRegression类定义逻辑回归模型，并通过fit方法训练模型。...接下来，加载测试数据集，进行特征向量转换，并通过训练好的模型进行预测。最后，输出预测结果。 5. Spark的分布式数据 基于Spark的分布式数据处理和机器学习技术在大数据领域中发挥着重要的作用。...无论是使用Scala、Java、Python还是R，都可以轻松地编写Spark应用程序。 可扩展性：Spark的分布式架构允许在集群中添加更多的计算资源，以应对不断增长的数据规模。

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Apache Spark 2.0预览：机器学习模型持久性

使用在Databricks中的笔记 介绍 机器学习（ML）的应用场景： 数据科学家生成一个ML模型，并让工程团队将其部署在生产环境中。...每个数据引擎集成一个Python模型训练集和一个Java模型服务集。 数据科学家创任务去训练各种ML模型，然后将它们保存并进行评估。 以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。...保存和加载单个模型 我们首先给出如何保存和加载单个模型以在语言之间共享。我们使用Python语言填充Random Forest Classifier并保存，然后使用Scala语言加载这个模型。...语言交叉兼容性 模型可以在Scala、Java和Python中轻松地进行保存和加载。R语言有两个限制，首先，R并非支持全部的MLlib模型，所以并不是所有使用其他语言训练过的模型都可以使用R语言加载。...了解DataFrame-based API for MLlib & ML Pipelines： 介绍ML Pipelines的笔记：分析自行车共享数据集的教程 ML Pipelines上的原始博客文章

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