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TalkingData-Mobile-User-Demographics-data.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
此资源包包含TalkingData提供的移动用户人口统计信息数据集，涵盖了用户的年龄、性别和地区分布等关键指标。 基于用户app的下载和使用情况预测用户的人口属性（性别和年龄）。数据集包括： - gender_age：训练和测试集。 - events, app_events: 当用户使用TakingData SDK时，系统记录的日志，包含经纬度及对应应用信息。 - phone_brand_device_mode：用户的手机属性。 详细的数据介绍可以参考相关资料。

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  • TalkingData-Mobile-User-Demographics-data.zip
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    此资源包包含TalkingData提供的移动用户人口统计信息数据集，涵盖了用户的年龄、性别和地区分布等关键指标。 基于用户app的下载和使用情况预测用户的人口属性（性别和年龄）。数据集包括： - gender_age：训练和测试集。 - events, app_events: 当用户使用TakingData SDK时，系统记录的日志，包含经纬度及对应应用信息。 - phone_brand_device_mode：用户的手机属性。 详细的数据介绍可以参考相关资料。
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    CIFAR-10 Python数据集压缩包包含常用的小型图像分类数据集，适用于计算机视觉任务和深度学习模型训练。 CIFAR10数据集包含60,000个样本，每个样本是一张32*32像素的彩色图像（RGB格式），每张图像是由三个通道(R、G、B)组成。这6万个样本被分为5万训练样本和1万测试样本。 CIFAR10数据集用于监督学习训练任务，并且每个样本都附带有一个标签，用以标识其类别。该数据集中有10种不同类别的物体，分别通过数字标签（从0到9）进行区分：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。
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