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李宏毅2020春季作业hw2所需的数据（免费提供）。

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简介：
包含测试数据集、训练数据集等多种文件，具体包括 data/sample_submission.csv、data/test_no_label.csv、data/train.csv 以及 data/X_test 和 data/X_train。此外，还包含了训练集的标签数据，存储在 data/Y_train 中。

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  • 李宏毅2020春作业HW2所需数据（免费）
    优质
    本资料为李宏毅教授2020年春季课程第二周作业所需的数据集，包含所有必要信息以完成相关任务，完全免费提供下载。 包括测试数据、训练数据等文件：data/sample_submission.csv、data/test_no_label.csv、data/train.csv、data/X_test、data/X_train、data/Y_train。
     
  • 李宏毅2020春作业HW1所需数据（免费）
    优质
    本资料为李宏毅教授2020年春季课程第一次作业所需的全部数据，旨在帮助学生顺利完成相关任务。完全免费提供。 作业代码、tset.csv、train.csv、作业介绍视频和图片。
     
  • 李宏毅2020春作业HW3所需数据(1)(免费)
    优质
    本资料为李宏毅教授2020年春季课程第三次作业所需的全部数据集，旨在帮助学生完成相关任务。完全免费提供。 由于food-11的原数据过大（1.08G），无法一次性上传，因此将分为两部分进行：第一部分包括训练集training和验证集validation，第二部分为测试集testing。
     
  • 李宏毅21第七次作业的数据集
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    该数据集为李宏毅教授2021年课程第七次作业专用，包含一系列标注好的文本、图像或表格等信息，旨在帮助学生更好地理解和实践相关机器学习理论知识。 使用BERT模型进行问答系统开发时，需要准备训练集、测试集和开发集，并且这些数据通常以JSON格式存储。
     
  • 李宏毅GAN作业资料.zip
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    此资源为李宏毅教授关于GAN（生成对抗网络）课程的相关作业资料，包含多个实践任务和理论问题，旨在帮助学生深入理解GAN的工作原理及其应用。 李宏毅GAN网络作业文档包括算法的简单思路讲解、数据集链接等内容，并详细介绍了每个部分如何用代码实现。文档还阐述了数据集以何种格式输入以及呈现的效果，帮助学生在学习后通过做作业来巩固对GAN网络核心思想的理解。
     
  • 李宏毅的机器学习作业
    优质
    李宏毅的机器学习作业是台湾科技大学李宏毅教授开设的机器学习课程中的学生作业集合，涵盖各类实践项目和编程任务，旨在帮助学生深入理解和应用机器学习理论知识。 李宏毅机器学习作业文档文件全面，笔记总结充分，仅供学习使用。
     
  • 李宏毅ML作业1（PM2.5预报）
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    本作业为李宏毅老师课程中关于PM2.5预测的机器学习项目，旨在通过分析环境数据来建立有效的模型，以实现对空气中PM2.5浓度的准确预报。 李宏毅ML作业1：预测PM2.5（kaggle预测与报告题目）源码配合博客阅读。可以参考相关文章来理解具体内容。
     
  • 李宏毅机器学习作业3：CNN训练集数据
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    本作业为《李宏毅机器学习》课程中关于卷积神经网络（CNN）的部分，重点在于使用和分析CNN训练集数据，以提升模型性能。 李宏毅机器学习作业3的CNN数据训练集太大，无法一次性存放，因此分成了几个部分。测试集和验证集可以在我的资源里找到。