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橙子多种疾病的识别数据集

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简介：
本数据集旨在通过收集和分析橙子在不同疾病状态下的图像及特征信息，为机器学习模型提供训练资源，以准确识别并区分各类影响橙子健康的病害与缺陷。 橙子多类疾病数据集用于构建机器学习和深度学习算法以对橙子的疾病进行分类。该数据集中包括新鲜橙子以及柑橘溃疡病、黑斑病和柑橘黄变病这三类疾病，每种疾病的图片数量在200到300张之间不等。

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  • 橙子多种疾病的识别数据集
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    本数据集旨在通过收集和分析橙子在不同疾病状态下的图像及特征信息，为机器学习模型提供训练资源，以准确识别并区分各类影响橙子健康的病害与缺陷。 橙子多类疾病数据集用于构建机器学习和深度学习算法以对橙子的疾病进行分类。该数据集中包括新鲜橙子以及柑橘溃疡病、黑斑病和柑橘黄变病这三类疾病，每种疾病的图片数量在200到300张之间不等。
  • 眼部疾病识别数据集iChallenge-PM.zip
    优质
    iChallenge-PM 数据集是一款专为促进眼部疾病自动检测技术发展而设计的数据集合，包含大量标注的眼科影像资料。 iChallenge-PM.zip包含用于眼疾识别的数据集。
  • 眼病识别的数据集
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    本数据集专注于多种常见眼疾的图像识别研究，包含大量标注清晰的眼科临床图片与关键指标参数，旨在促进算法模型在眼科疾病早期诊断中的应用与发展。 眼病智能识别（ODIR）是一个结构化的眼科数据库，包含5,000名患者的资料，包括他们的年龄、左眼和右眼的彩色眼底照片以及医生的诊断关键词。该数据集代表了由上工医疗技术有限公司从中国不同医院/医疗中心收集的真实患者信息集合。在这些机构中，使用市场上各种相机（如佳能、蔡司和Kowa）拍摄的眼底图像具有不同的分辨率。
  • 皮肤疾病数据集.zip
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    本数据集包含各类皮肤疾病的图片及详细信息，旨在用于皮肤病诊断模型的研究与开发。 从一个皮肤病网站上爬取了包含标签说明的皮肤病图片，并将其分为训练集、评估集和测试集，分别有128张、32张和40张图片。
  • UCI心脏疾病数据集
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    UCI心脏疾病数据集是由科研机构与医院合作提供的医疗数据库，用于研究和预测个体患心脏病的风险。该数据集包含患者的年龄、性别、血压等信息及是否患有心脏疾病的标签，是机器学习中分类任务的经典案例之一。 Heart Disease UCI数据集的相关详细信息可以参考这篇文章：https://blog..net/didi_ya/article/details/120196857 去掉链接后的版本如下： 关于Heart Disease UCI数据集的详细信息可以在相关文章中找到。
  • Framingham心脏疾病数据集
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    Framingham心脏疾病数据集是由美国国立心脏、肺和血液研究所资助的研究项目，包含大量关于心血管疾病的临床数据，用于研究预测模型。 CSV数据集通常包含表格形式的数据，用于存储或交换结构化信息。这类文件格式简单、易于解析，并且被广泛应用于数据分析和机器学习项目中。用户可以轻松地将各种类型的信息组织进CSV文件里，例如客户记录、产品目录或者实验结果等。 对于研究人员及开发者而言，利用CSV数据集进行探索性分析或是构建模型是非常常见的一种做法。这类数据集能够帮助他们更好地理解问题背景，并据此开发出更有效的解决方案或算法。
  • 疾病分类数据集.zip
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    该资料包包含一个关于各类疾病的详细分类数据集，适用于医学研究、数据分析和教育用途。 该数据集能够帮助你利用现有的机器学习和深度学习知识，并将其应用于医学领域，从而简化内科医生的工作任务。此数据集包含132个参数，可以预测42种不同类型的疾病。完整的数据集包括两个CSV文件：一个用于训练模型，另一个用于测试模型。每个CSV文件都有133列，其中前132列记录了患者的症状信息，最后一列表示预后情况。这些症状对应于42种不同的疾病类别，并可以进行进一步的分类研究。你需要在训练数据集上建立模型并使用测试数据集来评估其性能。
  • 心血管疾病数据集
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    心血管疾病数据集是一系列包含患者健康信息和生活习惯的数据集合，用于研究心脏疾病的成因、预测以及辅助临床决策，旨在改善心血管疾病的预防与治疗。 心脏疾病数据集包含了大量与心脏病相关的医疗记录和统计数据，旨在帮助研究人员、医生及机器学习工程师更好地理解心脏病的发病机制、风险因素以及治疗方法。该数据集可用于训练预测模型，评估患者的心脏健康状况，并支持相关疾病的早期诊断和预防措施的研究开发。 此数据集中包括但不限于患者的年龄、性别、血压水平、胆固醇含量等基本信息；还包括吸烟史、糖尿病病史以及其他可能影响心脏健康的个人生活习惯或既往病史的详细记录。此外，还提供了详细的临床检查结果以及各种影像学资料（如心电图和超声心动图）以供分析参考。 研究人员可以利用这些数据进行深度学习模型训练，并通过不断优化算法提高预测准确率；同时也能为心脏病患者提供个性化的健康管理建议和服务，从而改善他们的生活质量并降低医疗成本。
  • 农作物疾病识别.zip
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    《农作物疾病识别》是一款实用的应用程序，旨在帮助农民和农业专家快速准确地诊断作物病害。通过图像识别技术，用户只需上传植物的照片即可获得详细的病害分析与防治建议，助力提高农作物产量及品质。 有关农作物各种病害的数据集用于训练农作物病害识别模型，帮助农民更好地种植作物。