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常用的MAT格式小型实验数据集RAR文件

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简介：
本RAR文件包含多个常用的小型MAT格式实验数据集，适用于算法测试和模型训练等场景，便于科研与教学使用。 在复杂网络（complex network）的链接预测领域（Link prediction）中，常用的小型实验数据集用于研究和验证算法。

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  • 常用的MAT格式小型实验数据集RAR文件
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    本RAR文件包含多个常用的小型MAT格式实验数据集，适用于算法测试和模型训练等场景，便于科研与教学使用。 在复杂网络（complex network）的链接预测领域（Link prediction）中，常用的小型实验数据集用于研究和验证算法。
     
  • MINST数据集的mat格式文件.7z
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    本资源包含MINST数据集的MATLAB矩阵(.mat)格式文件，已压缩为.7z文件便于下载和存储。内含手写数字图像及其标签，适用于机器学习训练与测试。 MNIST手写数字图像数据库包含60000个训练集样本和10000个测试集样本，所有图片均为灰度图且大小统一为28*28像素。具体文件如下： - train_images.mat：包含60000张训练集图片 - train_labels.mat：对应于训练集中每一张图像的标签信息 - test_images.mat：包含10000张测试集图片 - test_labels.mat：对应于测试集中每一张图像的标签信息
     
  • 常用的高光谱分类数据集（.mat 文件格式）压缩包
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    本压缩包包含多个常用高光谱图像分类数据集，格式为.mat文件，便于直接在Matlab等软件中加载使用，适用于科研与教学。 常用高光谱分类数据集包括Indian Pines、KSC、Purdue、DC、HOUSTON、Botswana和Salinas等，这些数据集在撰写论文时通常足够使用，并且是公开的；使用方法为格式全部为mat文件，在Python和Matlab上均可使用；建议尝试不同传感器的数据集以验证分类方法的有效性。
     
  • Matlab中的MNIST数据集MAT格式文件
    优质
    本资源提供了一个MATLAB兼容的MAT格式文件，内含经典的MNIST手写数字数据库，便于用户进行模式识别和机器学习研究。 Mnist数据集在Matlab版本中可以直接读入，每个样本的大小为784，并且标签对应0到9之间的数字。建议使用one-hot编码来处理数据。
     
  • MAT格式的UCI数据集
    优质
    该MAT格式的数据集包含多个来自UCI机器学习库的经典数据集，适用于学术研究与教学。这些文件便于使用Matlab或Octave进行数据分析和模型构建。 常见的UCI数据集通常以mat格式提供，可以直接在MATLAB中使用。
     
  • .mat格式的UCI数据集
    优质
    本数据集为.mat格式文件，包含UCI（加州大学欧文分校）提供的各类机器学习和数据分析资源。适合进行算法测试与模型训练。 UCI数据集以.mat格式提供，可以直接加载使用。
     
  • MPEG7数据集含MAT文件及两张格式的原始图像.rar
    优质
    本资源包含MPEG7标准的数据集，内有MAT文件及相关格式的原始图像两份，适合用于特征描述、图像检索等研究工作。 Mpeg75数据库包含1600幅图像，这些图像是从70个不同的类别中抽取的，每张图像的分辨率为60×100像素。这是一个在机器学习领域广泛使用的图片数据集。
     
  • 43个MAT格式的UCI数据集
    优质
    本资料集合共包含43个采用MAT格式的UCI机器学习数据库中的数据集，为科研与模型训练提供丰富资源。 资源包括43个UCI数据集，文件格式为mat，方便使用。更多详情可参考本人博客。
     
  • MNIST手写体数据集(mat格式)
    优质
    简介：MNIST手写体数据集（mat格式）包含大量手写数字图像及其标签，用于训练和测试机器学习算法，尤其适用于卷积神经网络等模型。 经过double处理并归一化的MNIST数据已经被使用。
     
  • MNIST的MAT格式数据
    优质
    本资源提供经典的MNIST手写数字数据集以MAT文件格式，便于MATLAB用户直接加载和使用，加速手写数字识别模型的研究与开发。 由于MATLAB无法直接读取下载的MNIST数据格式，因此编写了一个MATLAB程序将数据转换并存储为.mat格式。具体来说： - train_images：包含60,000个训练图像，每个图像大小为28*28。 - train_labels：对应于train_images中的60,000个标签。 - test_images：包含10,000个测试图像，每个图像大小同样为28*28。 - test_labels：与test_images相关的10,000个标签。