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Oxford Flowers17数据集，已随机分割为训练集、验证集和测试集

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简介：
简介：Oxford Flowers17数据集包含多种不同类别花卉的图像，并已被随机划分为训练集、验证集与测试集，便于模型训练及效果评估。 本段落介绍了如何使用Keras进行迁移学习，并以Inception V3模型为例进行了讲解。通过这篇文章的学习，读者可以了解到利用预训练的深度神经网络来处理自己的数据集的方法，从而能够快速地构建出性能良好的图像分类器。该文章是《Keras 入门课6》系列的一部分，适用于希望在计算机视觉任务中应用迁移学习技术的新手和中级开发者。

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  • Oxford Flowers17数据集，已随机分割为训练集、验证集和测试集
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    简介：Oxford Flowers17数据集包含多种不同类别花卉的图像，并已被随机划分为训练集、验证集与测试集，便于模型训练及效果评估。 本段落介绍了如何使用Keras进行迁移学习，并以Inception V3模型为例进行了讲解。通过这篇文章的学习，读者可以了解到利用预训练的深度神经网络来处理自己的数据集的方法，从而能够快速地构建出性能良好的图像分类器。该文章是《Keras 入门课6》系列的一部分，适用于希望在计算机视觉任务中应用迁移学习技术的新手和中级开发者。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
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    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • criteo_small数据集 已划分训练集、测试集及验证集
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    简介：Criteo Small数据集是专为广告点击预测设计的小规模版本，内含预划分好的训练、测试和验证数据集，便于模型快速迭代与评估。 三个文件分别是train.txt、test.txt和val.txt。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • 按给定比例随机分配训练集、验证集和测试集
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    本文介绍了一种按照预设比例随机划分数据集为训练集、验证集与测试集的方法，以支持机器学习模型的有效开发与评估。 在Windows平台下使用Python编写的数据集划分脚本同样适用于Unix/Linux环境。此方法适用于任何监督学习任务的数据集划分，包括分类、回归等多种类型的任务。 该脚本只需用户提供三个参数：图像文件夹路径、标签文件夹路径和输出文件夹路径。其中，图像文件夹应包含所有待处理的图像文件；标签文件夹则需与之对应，并且每个图像都有一个对应的标签（如CS文件）。用户还可以设置数据集划分的比例，默认示例为6:2:2，但可以根据需要自行调整。 该脚本通过随机抽样的方式对数据进行划分，避免了其他一些按顺序划分的弊端。
     
  • LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集
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    LCQMC数据集是一款专为中文语境设计的机器阅读理解与问答任务的数据集合，包含全面的训练集、验证集及测试集，旨在促进自然语言处理技术的发展。 LCQMC数据集包含训练集、验证集和测试集问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • 遥感地物语义分割数据集（TIF格式），含1500幅图像，分为训练集、测试集和验证集
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    本数据集提供1500幅TIF格式遥感影像，涵盖丰富地物场景，精心划分成训练、测试及验证三个子集，旨在促进语义分割算法的开发与优化。 遥感地物语义分割数据集包含1500张tif格式的遥感图像，分为训练集、测试集和验证集。
     
  • VOC数据集划分训练、验证和测试集的代码
    优质
    本代码提供了一套高效的方法来将VOC数据集划分为训练集、验证集及测试集，便于机器学习模型的开发与评估。 一个简单的代码可以将VOC数据集按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将其放置在相应的VOC格式文件夹下。只需调整__main__中的三个路径，即可运行该程序来划分VOC数据集为train、val和test集合。
     
  • 102种花卉分类数据集（含训练集、测试集和验证集标签）
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    本数据集包含102种花卉图像，分为训练集、测试集及验证集，并配有详细标注，适用于花卉识别模型的开发与评估。 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但相关数据较难获取。为此，我们提供了已划分的数据集，并附带了训练集、测试集及验证集的标签txt文件以及完整的PyTorch代码。
     
  • 定制化分割训练集和测试集的随机森林.zip
    优质
    本项目提供了一种用于机器学习中数据预处理的方法，特别针对随机森林算法优化了训练集与测试集的划分过程。通过灵活调整样本分配比例，确保模型在不同规模的数据子集中均能获得最佳效果，从而提升整体预测性能和泛化能力。 在网上我没有找到符合需求的自定义划分训练集和测试集的方法，于是自己研究了一下。这种方法完全可以运行，并且可以得到预测的准确率。