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环境学习数据集.zip

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简介：
《环境学习数据集》包含各类与自然环境、城市生态及环境保护相关的研究数据和案例分析，旨在促进环境科学的学习与科研。 环保学习数据集.zip

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  • 环境学习数据集.zip
    优质
    《环境学习数据集》包含各类与自然环境、城市生态及环境保护相关的研究数据和案例分析，旨在促进环境科学的学习与科研。 环保学习数据集.zip
     
  • 城市环境数据集
    优质
    《城市环境数据集》汇集了多维度的城市环境信息，包括空气质量、噪音水平和绿化覆盖率等，旨在促进智慧城市建设和环境保护研究。 城市环境是指一个城市的自然与人造元素相互作用所形成的整体氛围。这包括了建筑、交通系统、绿地空间以及各种公共设施的布局和设计。良好的城市环境能够提升居民的生活质量，促进经济发展，并且有助于保护自然资源。 在规划和发展过程中，设计师及政策制定者需要考虑到可持续性原则，以便创建既美观又实用的城市区域。此外，社区参与对于确保项目符合当地需求至关重要。通过综合考虑社会、经济与生态因素，可以构建出更加宜居和繁荣的居住空间。
     
  • Python数据挖掘与机器学习实践（含代码和数据集）——环境质量评估.zip
    优质
    本资源提供《Python数据挖掘与机器学习实践》中关于环境质量评估章节的完整代码及数据集，助力读者深入理解并应用相关技术。 《Python数据挖掘与机器学习实战》包含了完整的代码及相关的数据集，可能需要稍微调整一下路径才能顺利运行。Jupyter笔记本中有丰富的代码注释及相关结果展示，适合用于学习或直接提交使用。
     
  • 机器学习数据集.zip
    优质
    机器学习数据集.zip包含了用于训练和测试各种机器学习模型的数据文件集合，适用于分类、回归及聚类等任务。 本资源作为机器学习专栏的原始数据集，包含了简单的数据、未处理的数据以及最终完成处理后的房价数据，用于支持相关知识的学习。
     
  • 机器学习数据集.zip
    优质
    机器学习数据集.zip包含了用于训练和测试各种机器学习模型的数据文件集合，适用于分类、回归及聚类等任务。 包括titanic_train.csv、food_info.csv、fandango_scores.csv、t10k-labels-idx1-ubyte.gz、train-labels-idx1-ubyte.gz、t10k-images-idx3-ubyte.gz这些文件。
     
  • 西瓜数据集-机器学习数据集.zip
    优质
    西瓜数据集-机器学习数据集包含了用于训练和测试机器学习模型的各种西瓜特征及分类信息，适用于初学者实践数据挖掘与模式识别。 《机器学习》第五章介绍了BP网络。为了方便进行BP网络测试，我制作了一个西瓜数据集。测试过程可以在我的博客文章中查看。
     
  • Vulhub练习环境.zip
    优质
    Vulhub练习环境.zip 是一个包含多种网络安全漏洞实验场景的Docker容器集合，旨在为安全研究人员和学习者提供实践操作平台。 Vulhub是一个用于搭建漏洞测试环境的项目，方便安全研究人员和爱好者进行学习和研究。该项目提供了多种常见服务的漏洞演示环境，帮助用户更好地理解和掌握各种网络安全威胁及防护措施。使用者可以根据需要选择不同的服务镜像来构建实验场景，并对其进行渗透测试或修复练习。
     
  • MNIST深度学习数据集.zip
    优质
    本资源为MNIST手写数字深度学习数据集，包含大量标注的手写数字图像，适用于训练和测试各种机器学习模型。 深度学习常用的数据集包含7万张图片。其中6万张用于训练神经网络模型，1万张用于测试该模型。 每一张图片是一个28*28像素的手写数字图像（数字0到9），背景为黑色，用数值0表示；字体为白色，并且以介于0和1之间的浮点数来表示其亮度，值越接近1则表明颜色越白。
     
  • 美国环境污染物数据集
    优质
    美国环境污染物数据集提供了关于美国各地空气、水质及土壤中各类污染物质浓度的详细记录，涵盖历史监测结果与趋势分析。 数据涵盖2000年至2016年期间美国环保署记录的四种主要污染物情况，包括二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳以及臭氧的含量。
     
  • 室内环境识别数据集-indoorCVPR_09
    优质
    室内环境识别数据集-IndoorCVPR_09是由华盛顿大学计算机科学与工程学院研发的一个包含多种室内场景图像的数据集合，旨在促进室内视觉理解的研究。 数据集包含67个室内类别，共计15,620张图像。每个类别的图像数量不同，但至少每类都有100张图片，并且所有图片都是jpg格式。 TrainImages.txt 文件中列出了用于训练的全部图片名称，共有 67 * 80 张。 TestImages.txt 文件则包含测试用的所有图片名称，共含有 67 * 20 张。