对于income数据集，机器学习和深度学习的应用至关重要。-ITADN社区

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本书汇集了丰富的收入数据分析案例，通过机器学习和深度学习技术的应用，深入浅出地解析如何利用算法预测和理解影响个人及企业收入的关键因素。适合对数据科学感兴趣的读者探索实践。机器学习与深度学习研究中不可或缺的一个数据集是income数据集。

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本研究探讨了Longley数据集在机器学习及深度学习模型中的应用，并特别分析了其存在的严重多重共线性问题及其影响。 Longley数据集源自J．W．Longley于1967年在《美国统计协会杂志》上发表的一篇论文，该数据集包含强共线性的宏观经济变量：GNP平减指数、国民生产总值、失业率、武装力量人数、人口数量和年份。此数据集由于存在严重的多重共线性问题，在早期常被用来检验各种算法或计算机的计算精度。

关于深度学习的代码和数据集

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本资源包汇集了深度学习领域的精选代码与高质量数据集，旨在帮助研究者快速构建、测试并优化各类深度学习模型。基于MobileNetV2的水果识别模型构建、训练与测试，并进行数据增强。

关于不同人物使用手机的图片数据集（适用于深度学习和机器学习）

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本数据集包含各种人物使用手机的照片，旨在为深度学习与机器学习研究提供丰富的训练素材，助力相关算法优化。数据集名称：深度学习玩手机数据集数据量：共2015张图片，图片及标签文件压缩包大小为311M 标注框种类：telephone（手机）、hold（拿着手机）、nohold（没有拿手机），共三类标签格式：voc格式收集来源：现实场景拍摄和网络收集备注：由团队自行标注，已自用过，标注质量高

Pytorch深度学习实践（六）：使用机器学习和Diabetes数据集

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本文为《PyTorch深度学习实践》系列文章之一，在本篇中将利用PyTorch框架结合糖尿病数据集进行实际的机器学习操作，帮助读者理解如何应用PyTorch解决真实世界中的问题。 1. 机器学习入门 2. PyTorch介绍 3. 数据已经分类好，并且有标签，可以配合相关博文一起阅读。

实战中的深度学习与机器学习数据集

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本课程深入讲解如何在实际问题中应用深度学习和机器学习技术，并重点介绍各类常用的数据集及其使用方法。深度学习与机器学习实战数据集全套包括以下内容： - 《机器学习实战1：四种算法对比对客户信用卡还款情况进行预测》.csv - 《深度学习实战1：企业数据分析与预测（keras框架）》.csv - 《深度学习实战2：企业信用评级与预测（keras框架）》.xls - 《深度学习实战3：文本卷积神经网络(TextCNN)新闻文本分类》 - 《深度学习实战6：卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量预测》.csv - 《深度学习实战7：电商产品评论的情感分析》.csv

用于机器学习和深度学习回归的钻石价格预测数据集

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本数据集旨在通过机器学习与深度学习技术进行钻石价格预测，包含多种属性如克拉重量、颜色等，供模型训练及评估使用。机器学习和深度学习可以用于预测钻石价格的数据分析任务中。

煤矿瓦斯传感器数据集（适用于机器学习和深度学习测试）

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本数据集专为评估煤矿瓦斯监测中的机器学习与深度学习算法效能而设计，包含大量真实场景下的瓦斯浓度及其他环境参数记录。该数据集是IJCRS’15 Data Challenge的一部分，旨在从煤矿中挖掘用于机器学习和深度学习测试的数据。它包含了瓦斯、风速等多种传感器收集的煤矿相关数据。

机器学习和深度学习的发展及其应用.pdf

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本PDF探讨了机器学习与深度学习的技术演进历程，并分析其在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用案例。机器学习与深度学习的发展及应用.pdf 这份文档探讨了机器学习和深度学习领域的最新进展及其在各个行业的实际应用情况。它涵盖了从基本概念到高级技术的全面介绍，并提供了许多案例研究来展示这些技术的实际影响。此外，还讨论了一些关键挑战以及未来的研究方向和发展趋势。

经典数据集在癌症和鸢尾花的机器学习与深度学习中的应用

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本研究探讨了经典数据集如癌症和鸢尾花数据在机器学习及深度学习模型训练中的应用价值，分析不同算法性能差异。机器学习与深度学习中的经典数据集包括cancer、iris、LineBlobs、square1和Sticks等。这些数据集通常以xls或mat格式提供。

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