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该数据集包含训练集和测试集，命名为2021A_T2_Task1.zip。

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简介：
采集的12导联心电图数据持续记录了10秒钟。

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  • 包含训练集和测试集的TE数据集.zip
    优质
    本资料包提供了一个用于文本挖掘或自然语言处理研究的TE数据集，内含详细的训练集与测试集划分，便于模型开发与验证。 TE数据集是目前故障诊断领域常用的数据库之一。它由训练集和测试集两部分组成，整个TE数据集中包含22次不同的仿真运行结果的数据，每个样本有52个观测变量。d00.dat至d21.dat构成了训练集的样本段落件，而d00_te.dat到d21_te.dat则是用于测试的样本段落件。其中，d00.dat和d00_te.dat代表的是正常操作条件下的数据。 具体来说，d00.dat是通过运行25小时仿真的方式获取的数据，总共包含500个观测点；而d00_te.dat则是在48小时仿真环境下获得的测试样本段落件，该文件共记录了960个观测值。
     
  • 2021T2_Task1_包含训练集与测试集的数据集.zip
    优质
    该文件为2021年数据处理任务一的资源包，内含已划分好用于模型训练及性能验证的训练集和测试集数据。 12导联10秒静态心电图数据
     
  • 车牌号码识别数据包（含训练集和测试集）.zip
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    本资料包包含用于车牌号码识别系统的训练与测试数据集。内有标注清晰、种类丰富的图像样本，有助于开发高精度的车辆识别算法模型。 最近在实验项目中使用了车牌识别的数据集，并且遇到了不少问题。我花费了很多积分下载并整理了一些高质量的数据集，希望能对大家有所帮助。 该数据集包含两个文件夹：一个用于训练的字符库（包括分割和标注好的英文及中文车牌符号的灰度图片），另一个则包含183张彩色车辆车牌照片作为测试数据。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
    优质
    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • 猫的数据集（含训练集与测试集）
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    猫的数据集包含大量标注为猫或非猫的图像，用于机器学习模型训练和评估。数据集分为独立的训练集和测试集，便于算法开发及性能验证。 我收集了一个猫的数据集，用于训练基于HOG特征的分类器。详情可以参考我的博客文章。
     
  • Python 中划分数据集为训练集和测试集的技巧
    优质
    本文介绍了如何在Python中有效地将数据集划分为训练集和测试集，涵盖了几种常见的方法和技巧。通过使用scikit-learn库等工具，可以帮助机器学习初学者更好地理解和实践这一重要步骤。 在sklearn的cross_validation包中有一个函数train_test_split可以将数据集按照一定比例随机划分为训练集和测试集。使用方法如下： ```python from sklearn.cross_validation import train_test_split # x为数据集中的特征，y为标签。 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) ``` 执行上述代码后得到的`x_train`, `y_train`(以及`x_test`, `y_test`)对应的索引是原始数据集中的序号。
     
  • Kaggle泰坦尼克号数据集（包含测试集与训练集）
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    本数据集为Kaggle竞赛中的经典项目“泰坦尼克号生存预测”，内含训练集和测试集，旨在通过乘客信息构建模型，预测其生还情况。 泰坦尼克号数据集来自Kaggle，包含测试集和训练集，适用于决策树算法。
     
  • LCQMC数据集，涵盖训练集、验证集和测试集
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    LCQMC数据集是一款专为中文语境设计的机器阅读理解与问答任务的数据集合，包含全面的训练集、验证集及测试集，旨在促进自然语言处理技术的发展。 LCQMC数据集包含训练集、验证集和测试集问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
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    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • Oxford Flowers17数据集，已随机分割为训练集、验证集和测试集
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    简介：Oxford Flowers17数据集包含多种不同类别花卉的图像，并已被随机划分为训练集、验证集与测试集，便于模型训练及效果评估。 本段落介绍了如何使用Keras进行迁移学习，并以Inception V3模型为例进行了讲解。通过这篇文章的学习，读者可以了解到利用预训练的深度神经网络来处理自己的数据集的方法，从而能够快速地构建出性能良好的图像分类器。该文章是《Keras 入门课6》系列的一部分，适用于希望在计算机视觉任务中应用迁移学习技术的新手和中级开发者。