Advertisement

针对成人和儿童的分类图片数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含专为成人与儿童设计的分类图片，旨在支持图像识别及机器学习研究，促进不同年龄段人群特征分析。 成人与儿童分类数据集包含800张图片，其中测试数据集有120张图片，训练数据集则包括680张图片。所有图像的分辨率为370x320像素，并且采用RGB彩色模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 针对成人和儿童的分类图片数据集
    优质
    本数据集包含专为成人与儿童设计的分类图片，旨在支持图像识别及机器学习研究，促进不同年龄段人群特征分析。 成人与儿童分类数据集包含800张图片，其中测试数据集有120张图片，训练数据集则包括680张图片。所有图像的分辨率为370x320像素，并且采用RGB彩色模型。
     
  • 儿童 ADHD 对照组的脑电图数据
    优质
    本研究收集并分析了患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）的儿童与正常发育儿童之间的脑电图数据，旨在探索ADHD患儿大脑活动特征及其差异。 参与者包括61名多动症儿童和60名健康对照组成员（男女皆有，年龄介于7至12岁）。所有多动症儿童均经一位经验丰富的精神病学家根据DSM-IV标准确诊，并且已经持续服用利他林六个月。对照组中没有一名儿童被报告患有精神障碍、癫痫或任何高风险行为。 脑电图记录采用19个通道，包括Fz、Cz、Pz、C3、T3、C4、T4、Fp1、Fp2、F3、F4、F7、F8、P3、P4、T5、T6、O1和O2，并按照国际10-20系统标准进行。记录在采样频率为每秒128赫兹的情况下完成，A1和A2电极作为参考点位于耳垂上。
     
  • 针对KNN分类的CIFAR-10数据集
    优质
    本研究探讨了K近邻(KNN)算法在CIFAR-10图像数据集上的应用效果，分析其分类性能和参数优化策略。 CIFAR-10数据集用于机器学习和深度学习中的图像多分类训练。
     
  • 儿童学习状况监测数据集
    优质
    该数据集聚焦于记录与分析儿童在学习过程中的各项指标，旨在为教育工作者和研究人员提供宝贵的参考信息，助力优化教学方法及策略。 该数据集包含2900张图像及其对应的标注文件，并被划分为四类：open_eye、closed_eye、closed_mouth 和 open_mouth。当检测到 closed_eye 和 open_mouth 时，表示不专注状态。
     
  • 手动分类：针对SLTM微博评论的二分类数据集
    优质
    本数据集为针对SLTM（虚假信息）微博评论的手动分类结果，包含两类标签，旨在帮助研究者识别和分析社交媒体上的虚假信息。 这段文字描述了一个免费分享的数据集，其中包含评论句子及其对应的标签（积极或消极）。
     
  • 猫和狗的图片分类数据集（1400）
    优质
    本数据集包含超过1400张猫与狗的图片，旨在为图像识别任务提供训练资源。每类动物均有清晰标注，适合用于机器学习模型的训练与验证。 猫狗分类数据集包含700张图片。
     
  • 针对sklearn分类的二手城市房源数据集
    优质
    本数据集基于sklearn库中的分类算法设计，聚焦于分析和预测二手城市房源信息，为房地产市场研究提供有价值的参考。 ### 用于sklearn分类的城市二手房数据集 #### 知识点概述： 1. **sklearn库概述** sklearn是Python中最流行的机器学习库之一，它提供了一系列简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。包括各种分类、回归、聚类算法以及其他用于数据预处理的工具。该库广泛应用于学术研究、工业界和各类数据科学竞赛中。 2. **数据集介绍** 本例中的城市二手房数据集是专为sklearn分类任务设计的数据示例，通常这类数据包含有关房屋的各种特征信息（如面积、房龄等），以及一个目标变量用于表示分类的目标（例如价格区间）。 3. **数据格式解析** 提供的文件中包括三列数值型属性，并且隐含了一个未显示的目标标签。每一行代表一条二手房记录，这些数字可能对应房屋大小、卧室数量和建造年份等特征值。 4. **数据预处理** 数据预处理是机器学习流程中的重要步骤之一，它涉及缺失值填补、标准化或归一化操作、特征选择及转换等工作。对于分类任务而言，常见的预处理还包括将非数值型标签转化为独热编码形式（One-Hot Encoding）。 5. **分类算法应用** 分类属于机器学习的重要组成部分，其目标是通过训练数据集来建立一个函数模型以实现对未知输入的正确归类。sklearn库提供了多种分类方法如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。在实际操作中需要利用交叉验证等方式选择最优参数。 6. **模型评估** 分类器性能评价常用到准确率、精确度、召回率及F1分数等多种指标，sklearn库内置了评分函数和混淆矩阵工具帮助用户直观理解模型表现情况。 7. **使用sklearn进行模型训练与测试** 使用sklearn构建分类模型的基本步骤包括加载数据集、预处理数据、选择合适的算法并对其进行调整优化。为了评估模型的预测能力，通常会将原始数据分割成独立的训练和验证部分，并在后者上检验模型性能。 8. **实际应用案例分析** 在真实场景下，上述二手房数据可以应用于房屋价格区间的预估或判定是否为“学区房”。通过建立分类模型，房地产分析师或者中介能够快速提供房价参考建议给客户；同时也能帮助买家迅速筛选出符合预算和需求的房源信息。
     
  • 针对YOLO的COCO2017和VOC数据集
    优质
    本研究深入分析了流行的目标检测模型YOLO在COCO2017及VOC两个重要数据集上的表现与局限性，为后续改进提供参考。 网盘下载的内容已经转化为可以直接用于Darknet训练的格式，并且可以立即使用。
     
  • 基于居民儿童饮食数据的分析
    优质
    本研究通过对收集到的居民儿童饮食数据进行深入分析，旨在揭示当前儿童膳食结构特点及其潜在营养问题，并提出改善建议。 在探讨“基于居民儿童饮食数据的数据分析”这一主题时，我们首先需要理解数据分析的基本概念：从大量数据中提取有用的信息，并运用统计学方法与计算机技术进行模式识别，以支持决策制定。在这个场景下，我们的关注点是居民儿童的饮食习惯及其对营养摄入、健康状况和成长的影响。 “data1.csv”文件很可能是包含具体儿童饮食信息的实际数据集，其中包括了年龄、性别、体重、身高以及每日食物种类与量等关键指标。这些数据为我们提供了深入研究儿童饮食模式的基础。“children_nutrition_analysis.ipynb”是一个Jupyter Notebook 文件，在此环境中编写和运行Python代码进行数据分析。通常，分析师会在此文件中完成数据预处理（例如清洗异常值、填补缺失的数据），以及执行描述性统计分析以了解基本特征。 此外，“ipynb_checkpoints”文件夹保存了工作进度的草稿或备份版本，以便在意外丢失时恢复至之前的版本。“children_nutrition_analysis.ipynb”中可能包括对儿童饮食习惯与营养状况之间关系的相关性分析、探索食物摄入量和体重之间的关联等。 进行居民儿童饮食数据分析的关键知识点如下： 1. 数据清洗：去除异常值，处理缺失数据以确保质量。 2. 描述性统计：计算中心趋势（均值、中位数）及分散程度（方差、标准差），理解分布特征。 3. 数据可视化：使用图表展示数据，便于直观理解。 4. 相关性分析：评估不同变量间的关联性，如食物摄入与营养状况的关系。 5. 因子分析：找出影响儿童营养的主要因素，例如家庭经济条件和饮食习惯等。 6. 分类或聚类分析：将儿童分为不同的群体以制定针对性的干预策略。 7. 预测模型：构建预测模型来评估风险并提前采取措施。 8. 结果解释与报告：清晰地呈现结果为政策制定者提供决策依据。 通过以上分析，我们可以深入了解居民儿童饮食习惯，并提出改善其营养状况的有效策略。
     
  • 针对机器学习的选矿矿石分类数据集
    优质
    本数据集专为机器学习设计，包含各类选矿矿石特征信息，旨在通过算法模型优化矿石分类与识别精度，促进矿业智能化发展。 用于机器学习的选矿矿石分类数据集。