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包含七个特征的三分类机器学习数据集。

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简介：
这是一组数据，属于三分类的机器学习数据集，包含七个不同的特征属性。

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  • 三个类别的机器学习数据，包含7个特征
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    本项目涉及三种类型的机器学习数据集，每个都具有七个独特的特征。这些数据为模型训练提供了丰富且多维度的信息来源。 这是一组三分类的机器学习数据集，包含7个特征。
     
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  • 鸢尾花数据集的机器学习（包含两个文件）
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    本资源提供经典的鸢尾花数据集用于机器学习分类任务，并附带一个辅助文件，帮助用户快速上手实践。 该资源已被划分为训练集和测试集，并且都是.data格式的文件。相关信息对应于一篇博文。
     
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  • SRBCT.zip机器学习_UCI数据库_SRBCt二分类_python数据集分类
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    本数据集为UCI数据库中的SRBCT（小儿肾母细胞瘤）分类项目，用于Python环境下的机器学习实践，旨在通过二分类模型区分不同类型的肿瘤样本。 需要一个用于Matlab的二分类机器学习数据集，并用Python中的相关库实现读取功能。
     
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  • 《机器学习-特征工程-数据离散化-会员数据》案例数据集
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    本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程环节，特别强调通过数据离散化的技术处理会员相关数据，以优化模型性能。 《机器学习-特征工程-数据离散化-会员数据》是一个案例数据集，专注于展示如何在机器学习项目中进行特征工程以及对会员数据执行数据离散化的实践方法。该资源为研究人员、学生及行业从业者提供了一个实用的工具来理解和应用这些技术。
     
  • 图像分类的数据集（机器学习与数据挖掘）
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    本数据集专为图像分类任务设计，包含大量标注图片，适用于训练和评估机器学习及数据挖掘算法在识别视觉模式中的表现。 猫狗分类数据集已经划分好测试集和训练集。
     
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    这是一个庞大的天气分类数据集，包含了9000个详细的样本记录。每个样本都经过精心标注和分类，旨在为气象研究、机器学习模型训练以及数据分析提供丰富而有价值的信息资源。 使用CNN模型进行训练后，最佳结果达到了96.3%的准确率。数据集包含7180张图像作为训练集，以及808张图像作为测试集。类别包括：cloudy（多云）、dew（露水）、fogsmog（雾或烟雾）、frost（霜冻）、glaze（冰衣）、hail（冰雹）、lightning（闪电）、rain（雨）、rainbow（彩虹）、rime（明冰霜）、sandstorm（沙尘暴）、shine（晴朗光线明亮的天空）和snow（雪）。训练数据位于data/train_data文件夹中，测试数据则在data/test_data文件夹内。