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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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简介：
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

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  • 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
     
  • 手掌图像数据集，适用于机器学习
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    本数据集包含大量高质量的手掌图像，旨在为研究者和开发者提供一个全面的资源库，用于训练和测试各种生物识别及手势识别相关的机器学习模型。 该数据库包含了190位受试者的11076张手部图像（每张图片的分辨率为1600 x 1200像素），这些受试者年龄在18至75岁之间。每位受试者都将自己的双手放置于与相机相距相同的位置，以均匀的白色背景进行拍摄，从而采集了从手背侧和手掌侧获取的手部图像数据集。该数据集中不仅包括图片本身，还包含了相关的元信息：（1）受试者的ID；（2）性别；（3）年龄；（4）肤色；以及关于所拍手的具体信息——是右手还是左手、是从手背或手掌拍摄的，并且还有一个逻辑指示符用于说明该图像是否包含如指甲油等装饰元素。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 收入数据集：机器学习与深度学习应用
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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。
     
  • Cora数据集（包含机器学习论文，常用于图深度学习研究）
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    Cora数据集是一套包含机器学习论文的资料集合，主要用于评估和开发图深度学习算法，是相关领域研究的重要资源。 图机器学习的第一次作业是节点分类问题（Node classification），使用的数据集为Cora。助教提供的Demo中的数据集格式如下：cora目录下有三个文件，分别是cora.cites, cora.content 和 README。
     
  • 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。
     
  • 使用百度飞桨学习Python机器学习和深度学习资料
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    本资源提供基于百度飞桨平台的Python机器学习与深度学习教程，涵盖从基础到高级的内容，适合初学者快速上手并深入学习。 百度飞桨提供的学习资源涵盖了Python机器学习与深度学习的多个方面： - GRU：情感分类实践案例。 - LSTM：用于谣言检测的应用实例。 - Python复杂操作教程：包括爬虫技术及数据分析方法。 - ResNet-50原理讲解，结合CIFAR10数据集进行图像分类实验。 - VGGNet理论介绍及其在中草药识别中的应用实践。 - Word2Vec实现详解，基于CBOW和Skip-Gram模型构建Word2Vec词向量。 此外，在计算机视觉领域，飞桨也提供了丰富的学习内容： - 飞浆与Python入门操作教程（针对初学者）。 - Python复杂操作讲解及其实用场景介绍。 - 计算机视觉概述理论课程。 - 基于深度神经网络的宝石分类实践项目。 - 利用卷积神经网络进行美食识别的应用实例探讨。 - VGG-16模型在中草药图像识别中的应用案例分析。
     
  • 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。
     
  • 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