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舌象数据集的公开数据库汇总（来自阿里云天池、飞桨和Kaggle等平台）

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简介：
本数据库汇集了来自阿里云天池、飞桨及Kaggle等多个平台的舌象数据集，旨在促进中医诊断领域的研究与创新。 数据量在四位数左右，适合用于机器学习但可能不足以支持深度学习的需求。由于不同开源数据库的数据标签格式不统一，需要手动处理或建立一个多模态系统。此外，还包括一部分嘴唇图像数据供交流与学习使用。欢迎各位在评论区分享经验和算法知识，共同探讨相关实验成果和方法。

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  • 舌象数据集的公开数据库汇总（来自阿里云天池、飞桨和Kaggle等平台）
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    本数据库汇集了来自阿里云天池、飞桨及Kaggle等多个平台的舌象数据集，旨在促进中医诊断领域的研究与创新。 数据量在四位数左右，适合用于机器学习但可能不足以支持深度学习的需求。由于不同开源数据库的数据标签格式不统一，需要手动处理或建立一个多模态系统。此外，还包括一部分嘴唇图像数据供交流与学习使用。欢迎各位在评论区分享经验和算法知识，共同探讨相关实验成果和方法。
     
  • 本分析使用了来自阿里云天池的数据集（用户行为数据）
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    本研究利用了阿里云天池平台提供的用户行为大数据集进行深度分析，旨在揭示用户行为模式和偏好。通过详尽的数据挖掘与统计方法，我们能够为产品优化及市场策略提供科学依据。 本次数据分析基于阿里云天池的数据集（用户行为数据集），使用转化漏斗和AARRR模型对常见电商分析指标进行分析，包括转化率、PV、UV、留存率及复购率等。在分析过程中，利用Python进行了数据清洗与可视化工作。
     
  • 舌象数据集-zip
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    《舌象数据集》是一套包含大量舌头图像的数据集合，旨在为中医诊断、机器学习研究提供标准化和多样化的视觉资料，促进舌诊自动化的科学研究与应用开发。 此数据集包括以下五种舌象特征类别：①Mirror-Approximated；②Thin-White；③White-Greasy；④Yellow-Greasy；⑤Grey-Black，均经过专业中医进行标记。文件以VOC格式标注，共有1472张高清的舌象采集图片，其中941张为训练集、236张为验证集和295张为测试集。 该数据集是中医领域内图像识别研究的重要资源之一，涉及了中医诊断学中关于舌诊的一部分。通过观察舌头的颜色、形态及舌苔等特征来辅助疾病诊断的舌诊方法，在这个数据集中得到了专业划分与标注，涵盖了五种不同的类别特征：Mirror-Approximated表示舌面光滑且无皱纹，通常提示消化系统问题；Thin-White可能显示气血不足或身体机能下降；White-Greasy则代表体内湿气过重或者消化功能减弱。Yellow-Greasy可能意味着体内存在湿热或炎症，而Grey-Black往往指示严重的寒湿状态或是内脏严重失调。 每张舌象图片都以VOC格式进行标记，包括图像中对象的位置、大小和类别等信息，这在机器学习及计算机视觉领域被广泛应用于物体检测与分割任务。数据集的划分有助于模型训练过程中的参数调整以及评估性能，并确保其对于未见过的数据具有良好的泛化能力。 研究人员可以利用此资源结合卷积神经网络（CNN）等算法进行自动识别和分类不同舌象特征，从而提高中医诊断效率及准确性，为现代医学提供新的辅助手段。此类数据集的开发也促进了传统中医与计算机科学之间的跨学科合作，并推动了医疗信息化的发展。在实际应用中，该技术有助于医生快速辨识疾病、监测健康状况并预防潜在风险，具有重要的实用价值和研究意义。 随着人工智能及大数据技术的进步，在未来医学领域内，传统的诊断方法如舌诊将得到更多关注与应用，并可能结合现代医学知识为人类健康提供新力量。
     
  • 将阿里云RDS数据库恢复至本地自建数据库
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    本指南详细介绍如何将阿里云RDS数据库的数据和配置恢复到本地自行构建的数据库环境中，涵盖备份导出、数据迁移及注意事项。 本段落档是本人经过一个上午的努力总结出来的关于如何将阿里云RDS数据库恢复到本地自建数据库的步骤。网上的许多资料表示无法完成这一操作，但按照本段落档中的步骤执行的话，可以确保数据成功恢复可用。
     
  • elo-merchant-category-recommendation 数据集（来自 Kaggle）
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    Elo-Merchant Category Recommendation数据集来源于Kaggle平台，旨在通过用户交易记录预测最有可能进行下一次交易的商户类别，促进个性化推荐和客户参与度。 Elo Merchant Category Recommendation 是 Kaggle 上的一个竞赛数据集。该比赛旨在通过分析用户的交易记录来推荐合适的商家类别标签，以帮助信用卡公司 Elo 提升客户体验并优化营销策略。参赛者需要利用提供的用户、交易等信息进行建模和预测，最终目标是为每个用户提供最相关的商户分类建议。
     
  • 点云数据集汇总
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    《点云数据集汇总》是一份全面收集和整理各类点云数据资源的文献，旨在为研究者提供一个便捷的数据查询与应用平台。 点云数据模型样本包括从不同视角采集的点云数据：一个正面视图、一个底面视图以及两个侧面的大工件数据。
     
  • 阿里云天池数据挖掘-心跳信号分类挑战
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    简介：阿里云天池数据挖掘之心跳信号分类挑战是一项专注于利用机器学习技术进行医疗健康领域应用的数据竞赛。参与者需通过分析复杂的心跳信号数据，开发模型来准确识别和分类不同类型的心律失常。此赛事旨在促进创新算法的发展，并为心脏病诊断提供更高效、精准的技术支持。 阿里云天池数据挖掘心跳分类项目包括以下任务： **Task 1:** 在两天内完成赛题理解及baseline学习，并成功运行提交结果。 **Task 2:** 探索性数据分析（EDA）（3 天） 探索性分析的价值在于熟悉和了解数据集，确保所获得的数据能够用于后续的机器学习或深度学习任务。该步骤引导从业者进行数据处理以及特征工程，从而为预测问题提供更可靠的结构和特征。 **Task 3:** 特征工程（3天） 对特征工程技术进行深入分析，并通过图表或者文字总结来展示数据分析结果。 **Task 4:** 建模与调参（3 天） 学习并掌握常用的机器学习模型，了解建模及参数调整流程。完成相应的学习任务打卡。 **Task 5:** 模型融合（3天） 对多种模型进行融合，并提交最终的融合结果和分析总结。
     
  • 阿里云天池竞赛-工业蒸汽量预测数据.zip
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    本数据集为阿里云天池竞赛中用于工业蒸汽量预测的数据包，包含了历史蒸汽使用记录、环境参数等多维度信息，旨在通过数据分析模型来提升制造业能源使用的效率和准确性。 阿里云天池比赛是一个面向数据科学与机器学习爱好者的平台，提供丰富的实践机会及挑战项目。“工业蒸汽量预测”是其中一项旨在通过数据分析技术来预测生产过程中蒸汽消耗的赛事，对于优化能源管理、提升工作效率以及减少运营成本有着重要意义。 参加此类竞赛时需掌握以下核心知识： 1. 数据预处理：比赛数据往往包含大量缺失值、异常点和噪音，需要进行清洗。常用的方法包括使用均值、中位数或众数填充空缺值；运用Z-score或IQR等方法识别并处理离群值；以及采用归一化或标准化技术调整数值范围。 2. 特征工程：理解与提取有效特征对模型表现至关重要，可能涉及时间序列分析（如滑动窗口、自回归）、统计特性（如平均数、方差、相关性）和领域知识的应用等步骤。 3. 机器学习模型选择：依据问题类型挑选合适的预测算法。例如，在处理时间序列数据时可以考虑ARIMA、LSTM或Prophet；另外，也可以使用线性回归、决策树回归及随机森林等常规方法或者集成技术来提升性能。 4. 模型训练与调优：利用交叉验证（如k折）评估模型效果，并通过调整超参数优化结果。常用的方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。 5. 结果提交：按照比赛规则将预测输出以指定格式上传至天池平台，通常需关注精度指标如均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)。 6. 集体智慧：在竞赛过程中与社区互动交流经验非常重要。天池平台上设有论坛和讨论区供参与者提问并分享见解以解决遇到的问题。 通过参与此类赛事，不仅能提高数据处理及机器学习技能，还能了解工业生产中的实际问题，并有机会接触行业专家，为未来职业发展奠定坚实基础。不断实践和完善技术将使你在数据科学领域取得更大成就。
     
  • 阿里云天池数据竞赛：汽车产品的聚类分析
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    简介：本次比赛由阿里云天池平台主办，旨在通过数据分析技术对汽车产品进行有效的聚类分析，促进汽车行业市场细分与用户定位研究。参赛者需利用提供的汽车相关数据集，开发创新的模型算法以实现精准分类。这不仅是一场技术较量，更是洞察市场需求、推动智能营销策略发展的绝佳机会。 项目基于提供的汽车相关数据进行聚类分析，旨在构建汽车产品画像、分析产品定位，并完成竞品品牌的识别工作。 该项目的数据集包括205条记录及26个字段的详细信息。“car_price.csv”文件中包含了关于车辆的各项指标，如尺寸（长度/宽度/高度）、重量、燃油系统类型和驱动方式等。此外，还包括了重要的市场属性数据，例如汽车名称、价格以及风险评估等级。 项目的主要任务是通过聚类分析来构建产品画像，并识别Volkswagen大众品牌的竞争品牌。以下是项目的具体步骤： 1. 数据字段理解：根据提供的26个字段信息，将它们大致分为车辆自身属性和市场属性两大类别。 2. 数据描述性统计与可视化：对原始数据进行初步观察后发现，没有缺失值或重复记录的出现，“CarName”中存在一些品牌名称错误。 3. 聚类方法选择及要求确认：考虑到数值型变量和类别型变量共存的特点，决定采用二阶段聚类法。这类方法能够处理混合类型的数据集，并需要满足多项式分布与正态分布的要求。 4. 特征工程：对原始数据进行清洗并生成新的有用特征。“brand”字段用于标识车辆所属品牌；同时修正了“CarName”的拼写错误。 5. 变量相关性分析和处理： - 高度相关的数值变量（如“highwaympg”与“citympg”）合并为单个指标，即平均MPG； - “price”作为市场属性被转换成类别型数据，分为低价、中价及高价三个档次。 6. 数值型变量的因子分析：通过SPSS软件进行相关性检验和KMO评估后发现可以执行因子分析。最终确定了两个主要因素（车辆截面与马力；车辆垂面与转速）来代表原始数值数据集中的信息。 7. 二阶段聚类及结果解释： - 运用处理后的数据，通过SPSS软件实施两阶段聚类算法。 - 最终将205辆车分为两大类别，两类的规模相近且均具有较好的划分质量（良好）。 8. 汽车产品画像与定位：基于区分两个主要集群的关键变量（驱动类型、燃油系统等），可以对汽车进行更深入的产品描述和市场定位分析。
     
  • 阿里云IoT平台虚拟设备数据上传-JAVA.rar
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    本资源为Java开发环境下，用于在阿里云物联网平台上测试和模拟虚拟设备数据上传的代码包。适用于开发者学习与实践IoT设备端到云端的数据传输技术。 阿里云IOT平台使用IDEA开发的Java虚拟传感器数据上报程序，并结合博客进行介绍。博客提供了配套资源源码。