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用于二分类监督学习的数据集

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简介：
本数据集专为二分类监督学习设计，包含标注清晰的训练样本，旨在帮助模型区分两类目标变量，适用于机器学习与数据挖掘研究。 该数据集的前8行用于描述数据信息，后面的每一行代表一个样本，每行包含4列，前三列为特征值，最后一列是对应的数据标签。此数据集适用于监督学习任务。

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  • 用于二分类监督学习的数据集
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    本数据集专为二分类监督学习设计，包含标注清晰的训练样本，旨在帮助模型区分两类目标变量，适用于机器学习与数据挖掘研究。 该数据集的前8行用于描述数据信息，后面的每一行代表一个样本，每行包含4列，前三列为特征值，最后一列是对应的数据标签。此数据集适用于监督学习任务。
     
  • IDL监督分类数据集.zip
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    本资源包包含多种用于监督学习的数据集，旨在支持分类任务的研究与模型训练。文件内含标注清晰、结构化良好的各类数据集合，适用于机器学习项目和算法开发。 本资源提供ENVI二次开发的IDL监督分类代码：包括平行管道分类法、最大似然分类法、最小距离分类法以及马氏距离分类法的相关代码。
     
  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
    优质
    本项目聚焦于IDL（Iterative Dictionary Learning）在监督分类中的应用研究，探索如何通过迭代字典学习优化特征表示，提升分类准确率。 利用IDL编程，采用最小距离法对图像进行监督分类。
     
  • 毒蘑菇分类的六大监督模型实现——基于机器学习与监督学习
    优质
    本文探讨了利用机器学习和监督学习技术对毒蘑菇进行分类的方法，并详细介绍了六种不同的监督模型在这一领域的应用和实施效果。 该资源介绍了如何利用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现过程。主要涵盖了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树以及人工神经网络等六种监督学习模型的应用情况。适合于那些对机器学习和分类算法感兴趣的初学者、数据科学家及机器学习工程师。 此资源可帮助用户了解如何运用不同的监督学习模型来完成毒蘑菇的分类任务，从而加深他们对于各种模型的工作原理及其应用场景的理解，并能根据具体需求选择最合适的模型进行实际操作。 此外，本资料还提供了详尽的代码示例和实验结果分析，同时对比了不同算法在毒蘑菇分类上的性能表现。这有助于用户深入了解各模型的特点、优势与局限性以及它们各自的适用范围。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
    优质
    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • 半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_
    优质
    本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。
     
  • Gap Statistic: 动态获取数据中的最优聚类数目，用于无监督学习
    优质
    简介：Gap统计是一种评估方法，通过对比实际数据与随机生成数据的聚类结果，确定无监督学习中数据的最佳分组数量，帮助优化聚类分析。 Python实现 目的：使用Gap统计量动态识别数据集中建议的聚类数量。 在笔记本上使用完整的例子： 安装方式包括： - 使用出血边缘：`pip install git+git:github.com/milesgranger/gap_statistic.git` - PyPi：`pip install --upgrade gap-stat` - 使用Rust扩展名：`pip install --upgrade gap-stat[rust]` 卸载方法为：`pip uninstall gap-stat` 方法： 该程序包提供了几种根据Tibshirani等人介绍的Gap统计量来选择给定数据集的最佳聚类数的方法。所实现的方法可以使用一系列提供的k值对给定的数据集进行聚类，并为您提供统计信息，以帮助您确定正确的聚类数量。三种可能的选择方法为： - 选取使Gap值最大的k。 - 选取最小的k，使得`Gap(k) >= Gap(k + 1) - s(k + 1)`。这是Tibshirani等人推荐的方法。 以上描述中没有包含联系方式和网址信息，在重写时未做相应修改或标注。
     
  • 半监督SVM：数据科学作业与分类算法
    优质
    本课程作业聚焦于半监督支持向量机(SVM)在数据科学中的应用，深入探讨了利用有限标注数据进行高效分类的方法和技巧。 半监督支持向量机（SVM）的数据科学解决方案涉及使用支持向量机作为基础分类器来实现半监督分类器，并且数据集是在代码中随机生成的。 给定条件包括： - 大量未标记的数据。 - 少量标注数据。 - 人类专家能够以与新标记样本数量成正比的成本正确地为未标记数据集中的任何样本进行标签处理。 目标是降低成本并提高分类器准确性。解决方案通过将具有最高置信度的预测标签添加到已标注的数据集中来实现这一目的，而那些置信度最低的标签则需要人工专家的帮助；这些真实标签会被加入数据集中，并导致成本增加。需要注意的是，人类专家提示的数量不能超过初始标记样本数量的一倍——也就是说，被标记的数据量只能翻一番。 算法在以下情况之一终止： - 分类器准确率达到100%。 - 成本达到上述限制条件。 - 没有新的未标注数据添加到已标注数据集中。 示例设置如下： - 数据集包含10,000个样本，属于三个类别，每个类别含有2个特征（信息性）； - 最大迭代次数为100。
     
  • SRBCT.zip机器学习_UCI数据库_SRBCt二分类_python数据集分类
    优质
    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。