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Minst数据集已提供。

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简介:
数据来源于GitHub仓库:https://github.com/amplab/datascience-sp14/tree/master/lab7/mldata,其中包含了相关的数据资源。

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客服
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  • MINST分析
    优质
    简介:MINST数据集分析主要涉及对MNIST手写数字数据集进行研究和探索,通过各种机器学习算法识别图像中的数字。此任务是计算机视觉与模式识别领域的基础课题之一。 机器学习入门的第一步是手写数字识别所需数据集的准备。解压后可以直接使用这些数据集进行实践操作。
  • MINST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
  • 官方的COCO验证
    优质
    COCO数据集验证集是由官方提供的大规模图像标注数据集的一部分,包含数千张图片及其详细标签信息,适用于评估目标检测与分割算法性能。 官方提供的COCO数据集中包含验证集部分。
  • 由 UCI 的糖尿病
    优质
    本数据集由UCI提供,专为糖尿病研究设计,包含大量患者健康记录,适用于预测模型和分类算法,助力医疗领域研究与应用。 使用逻辑回归模型对患有或未患糖尿病的个体数据进行预测分析。根据出现的症状,该模型可以大致预测一个人是否可能患上糖尿病以及其风险大小。目标是使模型准确率达到70%以上。 糖尿病(DM)是一种由多种因素引起的代谢综合征,通常由于胰岛素不足或功能障碍引起。胰岛素是由胰腺产生的激素,负责调节血糖水平;缺乏这种激素会导致葡萄糖代谢异常,从而引发糖尿病。其主要特征为持续的高血糖状态(即高血糖症)。根据病因和发病机制的不同,糖尿病可以分为以下几种类型: 1型糖尿病:由于免疫系统缺陷导致产生胰岛素的细胞被破坏,进而无法正常生成胰岛素。这种类型的糖尿病约占所有病例的5%到10%。 2型糖尿病:由身体对胰岛素抵抗或胰岛素分泌功能受损引起。这是最常见的形式,占到了大约90%的所有糖尿病患者。 妊娠期糖尿病:指在怀孕期间首次发现的葡萄糖耐量下降的情况,并且可能在分娩后消失或者持续存在。其具体原因尚不完全清楚。 其他类型:由遗传缺陷、药物使用或其它疾病所引发的各种类型的糖尿病。这些包括β细胞功能障碍,胰岛素作用问题;以及与胰腺外分泌疾病(如胰腺炎、肿瘤等)相关的各种情况;还有由于某些药物和化学制品的副作用导致的情况。
  • MINST手写字的Matlab mat格式版本
    优质
    这是一个MATLAB格式的手写字符数据集,基于MNIST数据库,适用于模式识别和机器学习中手写数字与字母的识别研究。 训练集包含50,000个图像(training_data),验证集有10,000个图像(validation_data),测试数据同样包括10,000个图像(test_data)。
  • 免费中草药(含8种)
    优质
    本项目提供一个包含八种常见中草药的免费数据集,旨在促进中草药研究和教育,助力于中药现代化与国际化。 求关注一种中药,相关测试集文件目录已经准备好了。
  • 手写字MINST上的知识蒸馏代码实现
    优质
    本项目提供了一个使用Python语言在手写数字识别(MNIST)数据集上进行知识蒸馏的完整代码实现。通过教师模型指导学生模型学习,优化了模型参数量与准确率之间的平衡,适用于深度学习研究和教育场景。 进行简单的预实验,教师模型包含4个隐藏层,学生模型则有2个隐藏层。此外,还对知识蒸馏过程中温度系数T的大小进行了可视化分析,以观察其对知识蒸馏效果的影响。
  • MSMT17_V1(需索取者邮箱地址)
    优质
    MSMT17_V1数据集是一个专为大规模跨场景多人重识别研究设计的数据集合。它包含丰富多样的图像样本,适用于提升模型在复杂环境下的性能与鲁棒性。欲获取详情,请通过邮件索要。 MSMT17_V1数据集只有V1版本而没有V2版本。如果有需要其他资源的话,也可以免费发送。
  • ODP.NET Oracle 程序
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    简介:ODP.NET是Oracle公司提供的数据访问组件,允许开发者使用ADO.NET框架高效地连接和操作Oracle数据库。 Oracle Data Provider for .NET(简称ODP.NET)是Oracle公司为.NET Framework设计的一款数据库访问组件。它充当了Oracle Database与.NET应用程序之间的桥梁,使开发者能够使用C#等语言高效、安全地操作Oracle数据库。 ODP.NET的核心功能在于提供了一整套API给.NET开发人员,用于执行SQL查询、存储过程、事务处理和复杂的数据操作。该类库旨在提高性能、可伸缩性和稳定性,并减少代码量以简化开发流程。与SQLHelper类似,它简化了数据库操作并提供了更多特性和对Oracle数据库的深入支持。 在C#中使用ODP.NET时,首先需要通过NuGet包管理器安装Oracle的数据提供者。然后可以创建OracleConnection对象来连接到Oracle服务器,并利用OracleCommand执行SQL命令。例如: ```csharp using Oracle.ManagedDataAccess.Client; OracleConnection conn = new OracleConnection(User Id=myuser;Password=mypassword;Data Source=mydb); conn.Open(); OracleCommand cmd = new OracleCommand(SELECT * FROM MyTable, conn); OracleDataReader reader = cmd.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { Console.WriteLine(reader[ColumnName]); } reader.Close(); conn.Close(); ``` ODP.NET还支持参数化查询,以防止SQL注入攻击,并提供OracleTransaction对象用于处理事务。例如: ```csharp OracleTransaction trans = conn.BeginTransaction(); try { OracleCommand cmd1 = new OracleCommand(INSERT INTO MyTable VALUES (:p1), conn); cmd1.Parameters.Add(new OracleParameter(p1, Value1)); cmd1.ExecuteNonQuery(); OracleCommand cmd2 = new OracleCommand(UPDATE MyTable SET Column = :p2 WHERE ID = 1, conn); cmd2.Parameters.Add(new OracleParameter(p2, Value2)); cmd2.ExecuteNonQuery(); trans.Commit(); } catch { trans.Rollback(); } ``` ODP.NET还支持高级特性,如BLOB和CLOB数据类型的处理、游标、批处理操作以及PLSQL块的执行。它也包括对Oracle特定功能的支持,例如LOB对象的异步读写、触发器等。 在性能方面,ODP.NET利用了Oracle的连接池技术来提高应用响应速度并优化资源利用率。此外,它提供了数据适配器和数据读者以提升数据检索与更新效率,并支持批量插入和更新操作以进一步改善大规模数据处理中的表现。 总之,ODP.NET是.NET开发人员在使用Oracle数据库时的强大工具,提供丰富的功能、高效的性能以及良好的兼容性。通过掌握ODP.NET的特性,开发者可以充分利用Oracle数据库的功能构建出高效稳定的.NET应用程序,在实际项目中实现企业级标准的数据解决方案。
  • VOC车辆检测-处理,可直接训练.rar
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    该文件包含经过预处理的VOC车辆检测数据集,内含标注清晰的图像及对应XML文件,可直接用于深度学习模型训练与测试。 VOC车辆检测数据集是计算机视觉领域广泛使用的一个重要资源,主要用于目标检测任务中的车辆识别研究。该数据集的全称可能是PASCAL Visual Object Classes (PASCAL VOC) Challenge,由牛津大学视觉几何组创建,旨在推动物体识别算法的发展。它包括了多种类别,其中车辆是一个关键部分。 这个数据集包含了大量的图像,并且每张图都标注有边界框和对应的类别标签。在VOC车辆检测数据集中,每个图片可能含有零个或多个被精确标记的车辆实例,以便机器学习模型进行训练使用。这些边界框围绕着目标物体,而类别标签则明确指出框内物体的具体类型。 处理这个数据集通常包括预处理、标注验证和格式转换等步骤。经过处理的数据可以直接用于模型训练,无需再对原始数据做额外准备,这大大节省了研究人员的时间,使他们能够专注于设计和优化算法而非繁琐的数据准备工作。 VOC车辆检测数据集的标准划分是将图像分为训练集、验证集以及测试集三部分。这些集合分别用来进行模型的训练、参数调整及性能评估。在使用过程中,通过反向传播等方法更新权重来改进模型,并利用验证集中的信息来进行优化配置如学习率和正则化强度的选择。 用于处理VOC数据集的深度学习模型包括经典的Faster R-CNN、YOLO(You Only Look Once)以及基于Transformer架构的DETR。这些模型通过卷积神经网络提取图像特征,再借助区域提议网络或直接预测边界框的方法定位目标物体,并根据真实与预测边界的重合度计算损失函数进行优化。 在利用VOC车辆检测数据集时需要注意一些关键问题如过拟合、数据增强和控制模型复杂性等。避免过度训练可以通过正则化技术和提前停止策略来实现,而通过随机变换(例如旋转、翻转或缩放)可以提高模型的泛化能力。此外,在选择合适的计算资源与准确性之间取得平衡也很重要。 总之,VOC车辆检测数据集是计算机视觉研究中的宝贵工具,为开发者提供了一个直接可用的训练目标检测模型的数据环境,有助于提升识别精度和增强算法性能。