通过神经网络进行光学字符识别 本练习的任务是开发一个神经网络模型，该模型可以将人类手写的数字分类为前10个数字。 通过sklearn提供的内置实用程序功能加载MNIST数字数据集。 导入必要的类以进行k交叉折叠验证。 您可以根据您的计算预算和任务复杂程度自由选择k，但对于大多数情况，“ k = 5”就足够了。 请预留20％的图像进行测试。 为“ MLPClassifier”定义一个超参数网格，该网格是Sklearn的神经网络模型实现。 在上面选择的范围内定义一个随机搜索过程，然后通过为搜

用于光学表达式的光学字符识别（OCR）系统 抽象 OCR是最早解决的计算机视觉任务之一。 但是，几乎没有解决方案可用于特定领域，例如解析数学公式。 因此，我们将以一种简单的教育方式来解决此问题，为计算机视觉（CV）领域提供全面的介绍，并有可能扩展基本解决方案。 生成的程序将输入图像的分割合并为字符，然后基于卷积神经网络（CNN）进行字符识别本身。 重现结果 首先，通过从项目的根文件夹执行以下命令来准备数据： cd data unzip emnist.zip unzip crohme.zip 然