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包含双月问题的分类数据集

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简介：
本数据集汇集了带有“双月现象”的分类信息，旨在为研究与应用提供丰富的实验材料，适用于各类机器学习和统计分析场景。 生成包含双月问题的分类数据集。

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  • 包含双月问题的分类数据集
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    本数据集汇集了带有“双月现象”的分类信息，旨在为研究与应用提供丰富的实验材料，适用于各类机器学习和统计分析场景。 生成包含双月问题的分类数据集。
     
  • 1993-10226006-螺旋与双月形状的聚类数据集_聚类数据集_聚类_数据集_
    优质
    该数据集包含一系列以螺旋和双月形状分布的复杂聚类样本，适用于测试和评估各种聚类算法的效果。 一些常用的聚类数据集非常实用且全面，自己在实验中也经常使用它们。
     
  • SVM十类分类问题（含数据集和代码）_SVM多分类算法_
    优质
    本资源提供基于支持向量机(SVM)解决十类分类问题的数据集与Python实现代码，涵盖SVM多分类算法应用。 本程序使用数据集和代码，将手写数字图像作为特征输入SVM模型进行训练，并最终实现10分类任务，准确率约为90%。
     
  • 双月数据分析与分类算法.zip
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    本资料集聚焦于双月周期的数据分析方法及各类数据分类算法，涵盖时间序列分析、机器学习模型应用等内容，旨在提升对周期性数据的理解和处理能力。 生成双月数据集，并使用单层感知器、最小二乘法、最大后验概率、最大似然估计以及随机梯度下降算法对这些数据进行回归和分类分析。
     
  • 分类中的不平衡数据集问题
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    简介：本文探讨了在机器学习中常见的分类任务里，当各类别样本分布极不均衡时所面临的问题及挑战。 面对不均衡数据集的多分类和两分类问题时，可以使用极限学习机源码来解决相关挑战。这种方法能够有效应对类别分布不平衡的情况，并提供准确的预测结果。
     
  • 鸢尾花卉数据集-二分类问题
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    简介：本项目基于经典的鸢尾花卉数据集进行二分类研究，旨在探索不同种类鸢尾花之间的区分特征及其机器学习应用价值。 该数据集仅保留了原始iris（鸢尾花卉）数据集中的三个类别virginica、versicolor和setosa里的versicolor与setosa，并将versicolor标记为0.0，setosa标记为1.0。每类包含50个样本；每个样本是一个4维的特征向量，包括萼片长、萼片宽、花瓣长以及花瓣宽。
     
  • 24种商品的图片分类数据集（包含数据集划分）
    优质
    本数据集包含24类商品的大量图片样本，并提供详细的标签及清晰的数据集划分说明，适用于图像分类与识别研究。 项目包含：24种商品图像数据集（已进行数据划分），每个类别的图片按照文件夹保存，经测试可以直接作为图像分类的数据集使用，并且可以用ImageFolder打开，无需额外处理。 【数据集介绍】该数据集为商品图像分类任务设计的，包括手机、化妆品、酒等24个类别。 【数据总大小】945MB 【数据集详情】data目录下分为两个子目录：train用于存放训练集图片，test用于存放测试集图片。其中，训练集中共有27,566张图片，测试集中有6,881张图片。 为了方便查看和理解数据内容，提供了一个可视化Python脚本段落件，在运行时可以随机选取一张图像进行展示，并且将结果保存在当前目录下。此脚本无需做任何修改即可直接使用。
     
  • 背包问题的数据集合
    优质
    背包问题是组合优化中的一个经典问题，涉及如何选择具有不同重量和价值的物品放入容量有限的背包中以达到最大总价值。本数据集提供了多种场景下的实例，用于研究和测试解决该问题的不同算法和技术。 用于解决多维背包问题的经典常规数据集，在测试算法时非常有用。
     
  • Answers 分类数据集（Yahoo! Answers 话题分类数据集...）
    优质
    Yahoo! Answers分类数据集包含超过一千万个问题样本，涵盖了广泛的讨论主题和14种不同的类别标签，旨在促进文本分类及机器学习研究。 Yahoo！Answers 数据集来源于 Yahoo！Answers Comprehensive Questions and Answers 1.0 的 10 个主要分类数据，每个类别包含 140000 个训练样本和 5000 个测试样本。其中包括 test.csv、classes.txt 和 train.csv 文件。
     
  • 背包问题数据集_knapsack_data_set.rar
    优质
    knapsack_data_set.rar包含一系列用于解决背包问题的数据集，适用于算法测试与优化研究。 各种背包数据集可用于测试智能算法的优化性能。