分类目录归档：机器学习
做自动化流程的时候会遇到各种各样的验证码，图片验证码无疑是最常见的了，本文记录一下破解验证码的过程。
Windows 10Pro 64位
PyCharm 2021.2 Community
python3.8.5 64位
tensorflow 2.5.0
keras 2.4.3
opencv-python 4.5.3.56
scikit-learn 0.24.2
这里训练集（手工标注1000张）和验证集（手工标注100张）使用的都是处理过的验证码，原图因为部分原因无法提供
主要代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"&q无聊的时候总要找点事情做，今天就搞了搞朴素贝叶斯分类，训练样本集为playtennis，此案例是我大学期间在一本名为《数据挖掘》的书中看到的，比较简单，当时是用matlab做的，根据算法原理写了好多for循环，今天用python试了试，原本以为sklearn里面会有对应的方法，实际上也确实有，但测试集包含的数据量太少，训练得到的模型精度非常低，所以根据朴素贝叶斯分类的原理写了代码，在此记录一下。
该算法主要依据贝叶斯公式，是一种有监督的机器学习，算法思想真的很朴素！具体参考下面链接。
| Outloo |
|---|
import pandas as pd
#import openpyxl
import math
#计算对数的方法，第二个参数代表底，或者直接用log2
#print(math.log(4,2))
#print(math.log(10))#此时代表自然对数
#使用openpyxl操作工作表
#wb = openpyxl.load_workbook('配眼镜.xlsx')
#ws_data = wb['Sheet1']
#删除第一行
#ws_data.delete_rows(1)
#header = None 不指定索引
df = pd.read_excel(