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身高和体重数据集 - 数据集

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简介：
这是一个包含个人身高与体重信息的数据集合，旨在用于研究人体测量学、营养健康分析以及相关统计建模等领域。 这是一个简单的数据集，包含25,000个18岁不同人的身高（英寸）和体重（磅）。该数据集可用于构建预测人类身高的模型或预测人体重量的模型。可以实现回归模型来预测身高或体重。相关数据存储在名为“SOCR-HeightWeight.csv”的文件中。

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  • 身高和体重数据集 - 数据集
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    这是一个包含个人身高与体重信息的数据集合，旨在用于研究人体测量学、营养健康分析以及相关统计建模等领域。 这是一个简单的数据集，包含25,000个18岁不同人的身高（英寸）和体重（磅）。该数据集可用于构建预测人类身高的模型或预测人体重量的模型。可以实现回归模型来预测身高或体重。相关数据存储在名为“SOCR-HeightWeight.csv”的文件中。
     
  • 用于Excel的身高体重数据集测试
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    这是一个专为Excel用户设计的数据集，包含大量的身高和体重信息，适用于进行数据分析、统计和模型测试等多种用途。 测试身高体重数据集，用于Excel。
     
  • 线性回归练习用的身高体重数据集
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    这是一个专为实践线性回归分析而设计的数据集，包含了详细的身高和体重信息，适用于学习和研究用途。 身高体重数据集适用于进行线性回归练习。
     
  • 人体上半身图像数据集
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    该数据集包含丰富的人体上半身高清图像，旨在支持服装虚拟试穿、姿势估计及姿态引导等研究领域的发展。 上半身人像数据集， 上半身人像数据集， 上半身人像数据集， 上半身人像数据集， 上半身人像数据集， 上半身人像数据集。
     
  • 健身数据分析-数据集
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    本数据集专注于记录个人及团体健身活动的各项指标，包括心率、消耗卡路里和运动时长等，旨在通过分析提供个性化的健康改善方案。 这个数据集是在大学时期收集的，主要包含朋友和家人的相关信息。数据集中包含了人们对不同健身实践类型的调查结果。文件名为fitness_analysis.csv。
     
  • 关于个人饮食习惯和身体状况对体重影响的数据集RAR文件
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    本RAR文件包含了一个详尽的数据集，探讨了个体饮食习惯与身体健康状况（如睡眠、运动量）如何共同作用于体重变化。数据涵盖了多年的生活记录与分析模型，旨在为健康管理和营养学研究提供宝贵资源。 与饮食习惯相关的属性包括：频繁食用高热量食物（FAVC）、食用蔬菜的频率（FCVC）、主餐数量（NCP）、两餐之间的食物消耗频率（CAEC）、每日饮水量（CH20） 和饮酒量（CALC）。与身体状况相关的属性包括：卡路里消耗监测 （SCC）、身体活动频率 （FAF）、使用技术设备的时间 （TUE）、使用的交通工具 （MTRANS） 获得的变量： 性别、年龄、身高和体重。 预测指标可以通过肥胖系数BMI进行判断 BMI = 体重[kg] ÷ (身高[m])² 体重过低 BMI<18.5 正常 18.5≤BMI<24 超重 24≤BMI<28 肥胖 28≤BMI 也可以用数据集自带指标NObesity。 该数据集可用于基于分类、预测、分割和关联算法的分析。数据以CSV格式提供。
     
  • Urban100 高分辨率重建数据集.7z
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    Urban100是一个高分辨率图像数据集压缩文件，包含100幅高质量的城市景观图片，适用于超分辨率成像技术的研究与开发。 Urban100 包含了具有挑战性的城市景色，并且包含不同频带的细节。通过使用双三次插值对真实图像进行降尺度处理，可以得到低分辨率（LR）与高分辨率（HR）图像对，从而用于训练和测试数据集。
     
  • 中国某地区男性女性身高体重数据.docx
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    本文档提供了中国某一特定区域男女人群的身高和体重统计数据，旨在分析该地区人群身体形态的发展趋势及健康状况。 本段落介绍了中国某地区男女在不同年龄段的身高体重数据。数据显示，在21至23岁时，男性平均身高达到最高值，为166至170厘米；女性则在20至21岁时达到平均身高的峰值，约为156至160厘米。同时，在同一年龄段内，男性的平均体重也达到了最高的64到68公斤，而女性的平均体重高峰出现在20至21岁之间，为44到48公斤。这些数据对于研究人类身体发育和健康状况具有一定的参考价值。
     
  • 手写体识别数据集 手写体识别数据集
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    手写体识别数据集是一系列包含大量手写字符图像的数据集合，用于训练和测试机器学习模型对手写文字进行准确识别的能力。 识别手写体数据集是一项重要的任务，在机器学习和计算机视觉领域有着广泛的应用。这类数据集通常包含大量的手写数字或字母样本，用于训练模型以提高对手写字符的识别能力。 例如，MNIST 数据集是一个非常著名的手写数字识别的数据集，它包含了大量由人类书写的0到9的数字图像，每个图像都是28x28像素大小。这个数据集被广泛应用于各种机器学习算法中，用于测试和比较不同模型在手写字符识别任务上的表现。 除了MNIST外，还有其他一些类似的手写体数据集可供使用，比如EMNIST、IAM Handwriting Database等，它们提供了更加多样化的样本以满足不同的研究需求。这些数据集的利用大大推动了相关领域的发展，并且为研究人员提供了一个良好的实验平台来验证他们的理论和技术。 综上所述，识别手写体的数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分资源，对于促进该领域的技术进步具有重要意义。
     
  • 印刷体数字和字母数据集
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    本数据集包含各类印刷体数字与字母图像，适用于光学字符识别及机器学习模型训练。 我们有一个数据集包含印刷体数字和字母的图片，每个类别大约有1000张左右。