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该数据集包含MICCAI_BraTS2018、2019和2020的数据。

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简介:
请查阅MICCAI_BraTS2018、2019年和2020年的数据集,其下载链接已提供于百度网盘。

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客服
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  • 人工UCI常见聚类
    优质
    本数据集整合了人工合成与UCI数据库中的常用聚类样本,旨在为研究者提供丰富的测试资源,适用于各类聚类算法验证。 这段文字描述了机器学习聚类所需的数据集情况。数据集中包括人工生成的二维数据集(如月牙形、双螺旋型)以及UCI的真实数据集。部分二维数据是由我自己创建的,可供大家进行算法实验使用。
  • 人造真实聚类
    优质
    本研究构建了一个独特的数据集,融合了人工合成与实际收集的数据样本,旨在促进聚类算法的研究与发展。 聚类数据集包括人工生成的数据集和真实世界的数据集,并且这些数据集中包含标签。
  • 流动大(2019-2020).zip
    优质
    流动大数据(2019-2020)是一份汇集了自2019年至2020年期间各类数据动态与趋势的研究资料集,涵盖经济、社会等多个领域。 流动大数据(2019-2020年).zip包含了从2019年至2020年间的数据集合。
  • UCI分享,txt、datamat格式.zip
    优质
    本资源提供多样化的UCI数据集下载,涵盖txt、data及mat等多种文件格式,适用于机器学习与数据分析研究。 UCI数据集以txt格式、data格式以及mat格式提供分享。
  • CINA - Libsvm逻辑回归格式CINA
    优质
    CINA数据集提供以Libsvm和逻辑回归格式存储的数据文件,适用于进行分类任务的研究与应用开发。 来自libsvm的数据集CINA dataset经过整理和格式转化后可用于逻辑回归。该数据集中共有3000多行,包含3206条数据,每个样本有133个特征,并且标签为+1或-1,适用于进行逻辑回归分析。
  • 聚类人工UCI).zip
    优质
    本资料包包含多种用于机器学习与数据分析的聚类数据集,涵盖人工合成及UCI机器学习库中的真实世界数据,适合算法测试与模型训练。 希望可以帮到大家,下载后即可使用。提供的是UCI数据集和人工数据集,可以直接用于实验。
  • Kaggle竞赛用训练测试
    优质
    这是一个专为Kaggle竞赛设计的数据集,内含详细的训练与测试数据,旨在帮助参赛者提升模型预测精度。 Kaggle 是由联合创始人兼首席执行官安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)于2010年在墨尔本创立的平台,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库以及编写和分享代码的服务。该平台因举办多种领域的数据分析与机器学习比赛而闻名,并提供了许多有价值的可供下载的数据集。Kaggle 的数据集通常难以直接获取,这里特别推荐一个文本分类的数据集供用户使用。
  • 788个二维
    优质
    本数据集包含788个数据点,每个数据点由两个特征值组成,形成一个二维空间。适用于数据分析、机器学习模型训练及算法测试等多种场景。 本段落使用了特定的数据集进行实验分析,并基于该数据集进行了详细的讨论与研究。通过这些数据分析,文章展示了其在相关领域的应用价值及创新点。
  • IPL 2008-2019
    优质
    简介:IPL数据集收录了2008年至2019年间印度板球联赛的所有比赛信息,包括球队表现、球员统计数据和赛事详情。 IPL Dataset 2008-2019是关于印度超级联赛(Indian Premier League,简称IPL)从2008年到2019年间比赛数据的集合。此数据集对于分析板球赛事的趋势、球队表现、球员统计以及赛事影响等方面具有极高的价值,为研究者、分析师和爱好者提供了丰富的素材,便于进行深入的数据探索和预测模型构建。 其中matches.csv文件包含了所有比赛的相关信息,可能包括每场比赛的具体日期、地点、参赛队伍、比赛结果等关键数据。以下是一些可以从这个文件中提取的重要知识点: 1. **基本信息**:如比赛ID、赛季、日期、时间及场馆等,可用于研究季节性趋势和场地对成绩的影响。 2. **对阵球队信息**:记录了每场比赛的两支参赛队伍,有助于分析各队胜率、历史战绩对比以及对手之间的对决纪录。 3. **结果情况**:包含胜利者与失败者的详情,并标明是否决出胜负(如因天气原因未完成比赛),这能帮助评估团队实力及表现,同时揭示赛事中的不确定性因素。 4. **比赛类型**:区分不同阶段的比赛,比如预赛、淘汰赛等,有助于分析各队在这些关键节点的表现和承受的压力情况。 5. **投币决定(Toss Decision)**:记录了球队选择击球或防守的决策及其结果,并可与最终比赛成绩进行关联研究以了解其影响因素。 6. **得分状况**:包括每支队伍的具体分数、是否有超时赛以及总分,可用于分析比赛中的得分模式及各队进攻和防御能力的表现情况。 7. **天气条件**:记录了当天的气候状况信息,这对赛事结果的影响不容忽视。例如,在湿滑场地条件下投球效果会受到影响;阴雨天可能会缩短比赛时间等。 8. **比赛状态**:如是否完成、取消或延期等情况,这对于分析赛事完整性和成绩可靠性非常重要。 9. **球员表现(间接)**:虽然matches.csv文件中不直接包含个人数据,但通过关联其他外部数据库可以获取到相关联的球员表现情况,例如最高得分者和最佳投球手等信息。 10. **主场优势**:记录哪支球队是主场比赛队伍,并可研究其对成绩可能产生的积极影响因素,如观众支持、熟悉环境等条件的影响。 通过对这些数据进行清洗处理及分析工作可以生成各种可视化图表来揭示IPL赛事模式和趋势以及潜在的关键影响因素。例如,可以通过数据分析历年冠军球队的特点或者特定队伍在某些场地上的胜率情况;此外还可以用于建立预测模型以预测未来的比赛结果或团队排名等。这个数据库对于板球数据研究、体育科学及策略规划等领域具有重要价值。
  • foursquaregowallapoidata.zip文件
    优质
    Poidata.zip包含了Foursquare和 Gowalla两个平台的数据集合,内含用户签到信息,是研究位置推荐系统、社交网络分析的重要资源。 有foursquare和gowalla两个数据集poidata.zip。