机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以…

鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集 通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类 针对iris数据集实践决策树算法(C4.5.C5.0),并用交叉矩阵评估模型 iris数据RStudio系统自带 Gary<-iris #建立决策树模型,来预测鸢尾花的种类 #重命名变量名,将预测鸢尾花卉转换为class 通过前四个变量预测class属于哪一个类 Gary.names<-c('sepa…

  基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的…

因项目需要,自己做了demo,从中学习很多,所以分享出来,希望有这方面需求的少走一些弯路,opencv怎么安装网上教程多多,这里不加详细说明,我安装的opencv-3.3.0 如上图所示,找到相应的jar包,这里讲一下如何这个jar如何导入Maven仓库 mvn install:install-file -Dfile=D:\opencv-\opencv\build\java\opencv-.jar -DgroupId=com.suibian -DartifactId=opencv- -Dvers…

用pytorch进行文本分类,数据集为keras内置的imdb影评数据(二分类),代码包含六个部分(详见代码) 使用环境: pytorch:1.1.0 cuda:10.0 gpu:RTX2070 (1)导入相应的库.定义常量以及加载imdb数据 (2)使用DataLoader加载数据 (3)定义LSTM模型用于文本二分类 (4)定义训练函数和测试函数 (5)开始模型的训练(并保存最优模型权重),训练较快,2min左右 (6)加载模型权重并测试…

代码链接:https://github.com/ggyyzm/pytorch_segmentation 使用PSPNet作为主干分类网络 1.将VOC2012数据集下载并解压到data/VOCtrainval_11-May-2012中 2.出现以下错误 3.经过调试发现是某一步中运行时间太长.将项目放到服务器上跑没有此问题. 4.出现ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size t…

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github地址:https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1.熟悉数据 msra数据集总共有三个文件: train.txt:部分数据 当/o 希望工程/o 救助/o 的/o 百万/o 儿童/o 成长/o 起来/o ,/o 科教/o 兴/o 国/o 蔚然成风/o 时/o ,/o 今天/o 有/o 收藏/o 价值/o 的/o 书/o 你/o 没/o 买/o ,/o 明日/o 就/o 叫/o 你/o 悔不当初/o !/o 藏书/o 本来…

本文将从以下三个方面介绍如何制作自己的数据集 数据标注 数据扩增 将数据转化为COCO的json格式 参考资料 一.数据标注 在深度学习的目标检测任务中,首先要使用训练集进行模型训练.训练的数据集好坏决定了任务的上限.下面介绍两种常用的图像目标检测标注工具:Labelme和LabelImg. (1)Labelme Labelme适用于图像分割任务和目标检测任务的数据集制作,它来自该项目:https://github.com/wkentaro/labelme . 按照项目中的教程安装完毕后,应用界…

CIFAR是一个用于普通物体识别的数据集.CIFAR数据集分为两种:CIFAR-10和CIFAR-100.The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. CIFAR-10由60000张大小为32*32的三通道彩色图像组成,被分为1…