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该文件是coil-100数据集的.mat格式数据。

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简介：
该数据集采用MAT文件格式进行存储，该文件格式是一种常用的数据存储标准，特别适用于科学计算和工程应用。 这种MAT格式能够有效地组织和保存数值数据，包括矩阵、向量、标量以及其他多维数组等。 使用MAT文件格式可以方便地进行数据的读取、写入和处理，从而简化数据分析和建模的流程。

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  • coil-100.mat数据集
    优质
    coil-100.mat数据集包含7200张图像，这些图像是来自100个不同物体的2D视角快照。该数据集广泛应用于模式识别和机器学习研究中。 UCI数据集以mat格式提供。
     
  • COIL-100数据集资料
    优质
    COIL-100数据集是由Columbia University提供的一个图像数据库，包含了100种不同对象从多个视角拍摄的彩色图像，广泛应用于模式识别和机器学习研究中。 COIL-100数据集是一个包含各种对象的图像集合，用于模式识别和机器学习研究。该数据集中每个对象都有多种视角的照片，并且这些照片按照一定的角度间隔排列，方便研究人员进行实验分析。
     
  • MINST数据集的mat格式文件.7z
    优质
    本资源包含MINST数据集的MATLAB矩阵(.mat)格式文件，已压缩为.7z文件便于下载和存储。内含手写数字图像及其标签，适用于机器学习训练与测试。 MNIST手写数字图像数据库包含60000个训练集样本和10000个测试集样本，所有图片均为灰度图且大小统一为28*28像素。具体文件如下： - train_images.mat：包含60000张训练集图片 - train_labels.mat：对应于训练集中每一张图像的标签信息 - test_images.mat：包含10000张测试集图片 - test_labels.mat：对应于测试集中每一张图像的标签信息
     
  • Matlab中的MNIST数据集MAT格式文件
    优质
    本资源提供了一个MATLAB兼容的MAT格式文件，内含经典的MNIST手写数字数据库，便于用户进行模式识别和机器学习研究。 Mnist数据集在Matlab版本中可以直接读入，每个样本的大小为784，并且标签对应0到9之间的数字。建议使用one-hot编码来处理数据。
     
  • MAT格式的UCI数据集
    优质
    该MAT格式的数据集包含多个来自UCI机器学习库的经典数据集，适用于学术研究与教学。这些文件便于使用Matlab或Octave进行数据分析和模型构建。 常见的UCI数据集通常以mat格式提供，可以直接在MATLAB中使用。
     
  • .mat格式的UCI数据集
    优质
    本数据集为.mat格式文件，包含UCI（加州大学欧文分校）提供的各类机器学习和数据分析资源。适合进行算法测试与模型训练。 UCI数据集以.mat格式提供，可以直接加载使用。
     
  • Coil-20数据集
    优质
    Coil-20数据集是由多种不同视角拍摄的对象图像构成的数据库，旨在促进物体识别与分类的研究。 Columbia University Image Library (COIL-20) 包含了20个对象的图像数据集。每个对象在水平方向上旋转360度，并且每隔5度拍摄一张照片，因此对于每一个对象来说总共有72张图片。每张图片的大小为64x64像素。
     
  • 43个MAT格式的UCI数据集
    优质
    本资料集合共包含43个采用MAT格式的UCI机器学习数据库中的数据集，为科研与模型训练提供丰富资源。 资源包括43个UCI数据集，文件格式为mat，方便使用。更多详情可参考本人博客。
     
  • MNIST的MAT格式数据
    优质
    本资源提供经典的MNIST手写数字数据集以MAT文件格式，便于MATLAB用户直接加载和使用，加速手写数字识别模型的研究与开发。 由于MATLAB无法直接读取下载的MNIST数据格式，因此编写了一个MATLAB程序将数据转换并存储为.mat格式。具体来说： - train_images：包含60,000个训练图像，每个图像大小为28*28。 - train_labels：对应于train_images中的60,000个标签。 - test_images：包含10,000个测试图像，每个图像大小同样为28*28。 - test_labels：与test_images相关的10,000个标签。