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加工特征数据集（Machining-feature-dataset）：包含24个类别，每类有1000个模型

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简介：
Machining-feature-dataset是一个全面的数据集合，涵盖24种类别，每个类别提供1000个详细模型，为研究和分析提供了丰富的资源。 我们开发了一个新颖的框架，使用称为FeatureNet的深度3D卷积神经网络（3D-CNN），从机械零件的CAD模型中学习加工特征。 FeatureNet能够理解大型3D模型中复杂加工特征形状的分布，并识别有助于自动识别过程的独特特征。为了训练FeatureNet，我们合成了带有标注加工特征的大规模机械零件的3D CAD模型。有关更多详细信息，请参阅我们的相关文献。

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  • 加工特征数据集（Machining-feature-dataset）：包含24个类别，每类有1000个模型
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    Machining-feature-dataset是一个全面的数据集合，涵盖24种类别，每个类别提供1000个详细模型，为研究和分析提供了丰富的资源。 我们开发了一个新颖的框架，使用称为FeatureNet的深度3D卷积神经网络（3D-CNN），从机械零件的CAD模型中学习加工特征。 FeatureNet能够理解大型3D模型中复杂加工特征形状的分布，并识别有助于自动识别过程的独特特征。为了训练FeatureNet，我们合成了带有标注加工特征的大规模机械零件的3D CAD模型。有关更多详细信息，请参阅我们的相关文献。
     
  • 三个类别的机器学习数据，包含7个特征
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    本项目涉及三种类型的机器学习数据集，每个都具有七个独特的特征。这些数据为模型训练提供了丰富且多维度的信息来源。 这是一组三分类的机器学习数据集，包含7个特征。
     
  • MSTAR数据集，包含十个类别
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    MSTAR数据集是一套包含了十种类别目标的雷达图像集合，广泛应用于地面目标识别与分类的研究领域。 该实验数据来源于美国国防高等研究计划署（DARPA）支持的MSTAR项目所发布的实测SAR地面静止目标数据集。无论是国内还是国际上，针对SAR图像目标识别的研究大多基于此数据集进行。 采集这些数据使用的传感器是高分辨率聚束式合成孔径雷达，其分辨率为0.3m×0.3m，在X波段工作，并采用HH极化方式。经过前期处理后，从原始数据中提取出像素大小为128×128的包含各类目标的切片图像。 该数据集主要由静止车辆的SAR切片图像构成，包括多种不同车型在各个方位角下的目标图像。此数据集中包含了MSTAR计划推荐使用的训练集和测试集。其中，训练集是在雷达工作俯仰角为17度时获取的目标图像数据，并包含三大类：BTR70（装甲运输车）、BMP2（步兵战车）以及T-72坦克；而测试集则涵盖了相同类型的车辆在不同视角下的目标图像。 值得注意的是，各类别中的具体车型还存在不同的型号。尽管这些模型可能在配备上有所差异，但它们的总体散射特性相似。
     
  • YOLO车辆检测三类别数据集 包含1793张图片（car-detect-dataset三种类型）
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    本数据集为YOLO车辆检测项目定制，包含1793张图像，涵盖汽车、行人和自行车三大类别的标注信息，适用于训练精确的多目标检测模型。 YOLO车辆检测三类别数据集包含1793张图片，适用于车辆检测任务。该数据集中的标签类型包括VOC格式和YOLO格式两种，类别名称分别为car、bus和truck。每张图中可能含有多个目标对象，并且这些目标在图像中清晰可见。
     
  • Python特征选择（一个出色的特征选择工具：Feature-Selector）
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    Feature-Selector是一款优秀的Python库，专门用于自动化数据预处理中的特征选择过程。它提供多种模型和统计方法来帮助用户挑选出最具影响力的变量，从而提升机器学习模型的性能与效率。 前言 FeatureSelector是一个用于减少机器学习数据集维度的工具。本段落将介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，该工具有助于简化数据分析流程并提高模型性能。此工具由Feature Labs的一名数据科学家William Koehrsen编写。 文章主要分为以下几个部分： 1. 数据集的选择 2. FeatureSelector用法详解 3. 具有高缺失值百分比的特征分析 4. 高相关性特征识别 5. 对模型预测结果无贡献的特征筛选 6. 只对模型预测结果产生微小影响的特征评估 7. 单一取值特征检测与处理方法 8. 从数据集中移除选定的不必要特征步骤 9. 结论 通过以上内容，读者可以全面了解如何使用feature-selector进行有效的特征选择。
     
  • 岩石类型识别数据集（VOC+YOLO格式），含4766张图片，9个类别.7z
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    本数据集包含4766张用于岩石类型识别的图像，涵盖九种类别。采用VOC和YOLO兼容格式，便于训练高效的目标检测模型。压缩文件为7z格式。 数据集格式为Pascal VOC格式与YOLO格式（仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量：4766张 标注数量： - xml文件个数：4766份 - txt文件个数：4766份 标注类别总数为9种，具体名称如下： 1. Igneous_Basalt 2. Igneous_Diorite 3. Igneous_Granite 4. Metamorphic_Marble 5. Metamorphic_Quartize 6. Sedimentary_Chalk 7. Sedimentary_Limestone 8. Sedimentary_Sandstone 9. Sedimentary_coal
     
  • 打架识别分类数据集（含75,855张图片，8个类别）.7z
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    本数据集包含75,855张图像，涵盖八种不同类型的肢体冲突场景，旨在用于训练和测试机器学习模型以准确地识别打架行为。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：包含75855张jpg图片，每个类别单独存储在一个文件夹中。 分类类别数：8个 类别名称及每类图片数量： - hit: 4133 张 - kick: 5950 张 - punch: 8921 张 - push: 10335 张 - ride_horse: 16971 张 - shoot_gun: 9832 张 - stand: 11259 张 - wave: 8454 张 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。
     
  • CattleBreed数据集涵盖90个品种，每类含50张图像
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    CattleBreed数据集包含来自全球各地的90种不同牛的品种图片，每个类别包括50幅高质量图像，为研究和机器学习提供丰富资源。 包含的类别有：Abondance奶牛、Afrikaner阿非利卡牛、Albera阿尔伯拉、American Milking Devon美国产奶德文郡牛、Angus安格斯牛、Ankole Watusi恩科尔·瓦图西牛、Aquitaine阿基坦牛、Argentine阿根廷红牛、Armorican奥马里克纳牛、Arouquesa阿罗奎萨牛、Asturian阿斯图里亚斯奶牛、Australian Braford澳大利亚布拉福德杂交品种、Bargur巴尔古尔奶牛、Barzona巴佐娜肉用母系改良品种、Bazadaise巴斯达兹雌性繁殖体系牛种、Belgian比利时蓝牛、Belmont贝尔蒙特杂交品种、Black Hereford黑色赫里福牛种、Blonde Aquitaine浅色阿基坦牛种、Boran博尔安牛种、Braford布拉福德混血品种、Brahman瘤牛（印度水牛）、Brangus布兰格斯混合品种（布尔曼与安格斯的杂交）、Braunvieh棕瑞士奶牛、Brava布拉瓦肉用母系改良品种、Brown Swiss棕色瑞士奶牛、Burlina伯利纳乳肉兼用型牛种、Busa布萨肉牛品系、Cachena卡赫娜乳肉兼用品种、Camargue卡马尔格沼泽湿地牛种、Canadian Speckle加拿大斑点母系改良品种（Speckle Park）、Canadienne加拿大原始奶牛、Canchim坎奇姆杂交品种（Canchim为Nelore与Hereford或Angus的混血）、Caracu卡拉库肉用乳用兼备型种牛、Casta卡斯塔母系改良品种、Charolais夏洛来红白花色大型肉牛品系、Chianina奇安纳意大利巨型屠宰用公牛品系、Corriente科里恩特西班牙斗牛场上的赛跑牛种（也用于肉类生产）、Corsican科西嘉乳牛肉兼用型品种、Criollo克里奥罗南美原生奶牛或肉牛品系、Dangi达尼格印度地方性肉牛品种、Danish Red丹麦红牛、Deoni德昂尼印度次大陆的本地化水牛种群之一（用于生产牛奶和肉类）、Devon德文郡乳用母系改良品种及小型多用途奶牛，也被称为“Rouge des Prés”、“Lodge Park Devon”，或“North Devon”等名称、Dexter戴克斯特爱尔兰矮小型肉牛与乳用兼备的原始遗传资源品系（常用于家庭农场）、Dhannir达尼尔印度水牛品种、Droughtmaster抗旱大师澳大利亚杂交改良品种，结合了婆罗门和约克夏特征以适应干旱环境、Dutch Belted荷兰带状奶牛也被称为“Belted Galloway”，是一种乳用母系改良的品种。
     
  • clothing-dataset: 数据集已关闭，所有类别暂停使用
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    clothing-dataset 是一个包含多种服装类别的数据集资源库。目前该数据集已停止更新和维护，所有分类的数据均不再提供使用。 服装数据集包含20种不同类别的5,000幅图像。该数据集可自由用于任何目的，包括商业用途：例如创建教程或课程（免费或付费）、参与Kaggle竞赛（作为外部数据集）等。 images.csv文件包含了以下信息： - 图像的ID（使用它可以从images/.jpg加载图像） - sender_id：贡献图像的人的ID - label：图片所属类别，如果为孩子们的衣服，则标记为kids 某些类别的图片数量较少。训练神经网络来预测这些稀有类别会非常困难。
     
  • 【数据挖掘/机器学习/文本分类】2000至2019年的英文文献摘要数据库，涵盖16个类别，每个类别包含100篇文章
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    本数据库收录了2000年至2019年间共16类主题的2000篇英文文献摘要，每类含100篇，旨在为数据挖掘、机器学习及文本分类等研究领域提供详实资料。 本数据集为2000年至2019年间大部分英文文献摘要的子集，涵盖了农业、解剖学、商业、化学、经济学、教育学、地质学等十六个类别。每条数据包含五个部分：序号、分类名称、文献标题、摘要和期刊名。请注意，该数据集为英文，并且仅包括摘要内容，适合用于数据分析任务如数据挖掘等工程应用中使用。