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23 个优质的机器学习训练公开数据集

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简介:
本文整理了23个优质且实用的机器学习训练数据集,涵盖图像识别、自然语言处理等多个领域,旨在为研究人员和开发者提供便捷的学习资源。 你是否已经对Iris数据集感到厌倦了呢?请勿误会我的意思,对于初学者来说,Iris数据集的确是一个很好的入门选择。然而,在网络上还有许多有趣的公共数据集可以用来进行机器学习和深度学习的练习。在这篇文章中,我将分享23个优秀的公共数据集,并介绍这些数据集中包含的数据示例以及它们各自能够解决的问题。 以下是这23个公共数据集: 1. 帕尔默企鹅数据集 2. 共享单车需求数据集 3. 葡萄酒分类数据集 4. 波士顿住房数据集 5. 电离层数据集 6. Fashion MNIST 数据集 7. 猫与狗数据集 8. 威斯康星州乳腺癌(诊断)数据集 9. Twitter 情绪分析和 Sentiment140 数据集 10. BBC 新闻数据集 11. 垃圾短信分类器数据集 12. CelebA 数据集 13. YouTube-8M 数据集 14. 亚马逊评论数据集 15. 纸币验证数据集 16. LabelMe 数据集 17. 声纳数据集 18. 皮马印第安人糖尿病数据集 19. 小麦种子数据集 20. Jeopardy! 数据集 21. 鲍鱼数据集 22. 假新闻检测数据集 23. ImageNet 数据集

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客服
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  • 23
    优质
    本文整理了23个优质且实用的机器学习训练数据集,涵盖图像识别、自然语言处理等多个领域,旨在为研究人员和开发者提供便捷的学习资源。 你是否已经对Iris数据集感到厌倦了呢?请勿误会我的意思,对于初学者来说,Iris数据集的确是一个很好的入门选择。然而,在网络上还有许多有趣的公共数据集可以用来进行机器学习和深度学习的练习。在这篇文章中,我将分享23个优秀的公共数据集,并介绍这些数据集中包含的数据示例以及它们各自能够解决的问题。 以下是这23个公共数据集: 1. 帕尔默企鹅数据集 2. 共享单车需求数据集 3. 葡萄酒分类数据集 4. 波士顿住房数据集 5. 电离层数据集 6. Fashion MNIST 数据集 7. 猫与狗数据集 8. 威斯康星州乳腺癌(诊断)数据集 9. Twitter 情绪分析和 Sentiment140 数据集 10. BBC 新闻数据集 11. 垃圾短信分类器数据集 12. CelebA 数据集 13. YouTube-8M 数据集 14. 亚马逊评论数据集 15. 纸币验证数据集 16. LabelMe 数据集 17. 声纳数据集 18. 皮马印第安人糖尿病数据集 19. 小麦种子数据集 20. Jeopardy! 数据集 21. 鲍鱼数据集 22. 假新闻检测数据集 23. ImageNet 数据集
  • 23(1)
    优质
    本文整理了23个高质量的机器学习训练数据集,旨在帮助研究人员和开发者便捷地获取所需资源,加速项目进展。 这是我最喜欢的数据集之一,在我最近写的书中大多数示例都来源于此。简单来说,如果你对 Iris 数据集已经感到厌倦了,可以尝试这个数据集。它由 Kristen Gorman 博士与南极洲 LTER 的帕尔默科考站共同创建。该数据集实际上包含两个子数据集,每个子数据集中有344只企鹅的数据。
  • 50.doc
    优质
    这份文档提供了50个精选的机器学习公开数据集列表,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域,旨在帮助研究者和开发者提高模型训练效率与准确性。 在这里为大家整理了50个最佳的机器学习公共数据集,这些数据集免费提供给大家使用和研究。
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    本文章将探讨支持向量机(SVM)算法在机器学习领域中如何进行有效的数据集训练,分析其原理与应用。 testSetRBF2主要用于人工智能机器学习中的数据训练集。
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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。
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    吴恩达机器学习练习数据集是由知名人工智能学者吴恩达教授提供的用于课程实践的数据集合,涵盖回归、分类等多种问题类型,旨在帮助学习者通过实战掌握机器学习算法。 吴恩达机器学习作业数据集包含了课程所需的各类实践材料和示例数据,帮助学生更好地理解和掌握相关概念与技术。
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