本篇博客中,我们将对一个UCI数据库中的数据集:Breast-Cancer数据集,应用已有的机器学习方法来实现一个分类器. 本文代码链接 数据集概况 数据集的地址为:link 在该页面中,可以进入Data Set Description 来查看数据的说明文档,另外一个连接是Data Folder 查看数据集的下载地址. 这里我们使用的文件是: breast-cancer-wisconsin.data breast-cancer-wisconsin.names 即: 这两个文件,第一个文件(连接)

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

1. 构建下载环境 l  TCIA数据集下载文件为.jnlp格式(JNLP(Java Network Launching Protocol )是java提供的一种可以通过浏览器直接执行java应用程序的途径,它使你可以直接通过一个网页上的url连接打开一个java应用程序.) l  需要安装JRE(JRE是Java Runtime Environment缩写,指Java运行环境,是Sun的产品.运行JAVA程序所必须的环境的集合,包含JVM标准实现及Java核心类库.) l  JRE下载及安装

有时候用scikit-learn在线下载数据时太慢,因为网络或者其他原因,这时候我们可以先把数据集下载到本地,然后再把这个数据集放到scikit-learn的data中,首先我们需要找到 scikit-learn在线下载的数据集放到哪里了: 然后拿我们本地的数据集去替换在线下载的数据集,不然会报错.

2017年12月02日 23:12:11 阅读数:10411 登录ms-co-co数据集官网,一直不能进入,FQ之后开看到下载链接.有了下载链接下载还是很快的,在我这儿晚上下载,速度能达到7M/s,所以也不上传到网盘了,有需要的人等夜深人静的时候下载效果更佳哦. 我把2017的数据集下载链接贴上来,linux下wget非常快,不知道为什么迅雷不能下载,顺便说一下wget断点续传 wget -c http coco数据集下载链接 各个链接的意思看链接里面的描述基本上就够了.不过还在罗嗦一句,第一组

Kaggle数据集下载步骤: 安装Kaggle库: 注册Kaggle账户: 找到数据集,接受rules: 在My Account>>API中,点击Create New API Token,即可下载json文件: 将json文件剪切至kaggle文件夹中(或者覆盖旧的json文件): 下载数据. 踩坑点: 第3步中需要手机验证码,手机号前面要加上+860,否则收不到验证码: 每次下载数据,或者被403 – Forbidden时,都要走一遍步骤3.4.5: 第6步下载数据前,在cmd中输入kagg

文献名:Elevated Hexokinase II Expression Confers Acquired Resistance to 4-Hydroxytamoxifen in Breast Cancer Cells(升高的己糖激酶II表达使得乳腺癌细胞获得对他莫昔芬的抗性) 期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年9月) IF:4.828 单位: 加州大学河滨分校 研究对象:乳腺癌细胞 技术:靶向蛋白组学   一. 概述: 本文应用了基于并行反应监测(PRM)

mnist数据集是由深度学习大神 LeCun等人制作完成的数据集,mnist数据集也常认为是深度学习的“ Hello World!”. 官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ mnist数据集由6万张训练数据和1万张测试数据组成. ​ 官网提供下载,但由于是国外的服务器,下载速度很慢.这里提供百度网盘下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/17KUWe8JdQBHsAg3B4m5SNg 提取码:wyxn

先做个标记,改天研究下. 几个链接: MS coco数据集介绍及下载 Microsoft COCO 数据集 COCO Dataset 数据特点 COCO 数据集的使用

步骤一 首先访问下面的网站,手工下载数据集.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 把四个压缩包下载到任意文件夹,以便之后使用. 步骤二 把自己电脑上已经下载好的数据集的文件路径放到浏览器的窗口. 直接输入 file:/// 会自行跳转 步骤三 command + MNIST 跳转至mnist.py,把源代码中的resource的网址替换成自己文件 resources = [ 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images

SUN dataset数据集,有两个不错的网址: http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ (普林斯顿大学) http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/ (麻省理工学院) 普林斯顿大学的SUN数据集主页: SUN Database: Scene Categorization Benchmark Abstract Scene categorization is a fundamental problem in

Download MATLAB Toolbox for the LabelMe Image Database 利用Matlab Toolbox工具箱下载图像库 一.下载Matlab Toolbox工具箱 1. Github repository We maintain the latest version of the toolbox on github. To pull the latest version, make sure that "git" is installed on

链接:https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码:2xq4 百度网盘实在是恶心,找的别人的网盘下载不仅速度慢,还老挂掉,自己去kaggle下的,传到网盘上,下载慢留言我分享.

The Street View House Numbers (SVHN) Dataset SVHN is a real-world image dataset for developing machine learning and object recognition algorithms with minimal requirement on data preprocessing and formatting. It can be seen as similar in flavor to MN

已过时,无法使用 从网上找到一个脚本,修改了一下 #!/bin/bash CURRENT_DIR=$(cd `dirname $0`; pwd) [ -e $CURRENT_DIR/ncdc ] || mkdir $CURRENT_DIR/ncdc [ -e $CURRENT_DIR/ncdc/files ] || mkdir $CURRENT_DIR/ncdc/files for i in `seq 1901 2012` do cd $CURRENT_DIR/ncdc/ wget -r -np

https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

链接:https://pan.baidu.com/s/19p5aGRfs6iFtN_SWAxCkRQ 密码:v9wx

In [2]: from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris.keys() Out[2]: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename']) In [3]: n_sample, n_feature = iris.data.shape n_sample, n_feature Out[3]: (150,

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ THE MNIST DATABASE of handwritten digitsYann LeCun, Courant Institute, NYUCorinna Cortes, Google Labs, New YorkChristopher J.C. Burges, Microsoft Research, Redmond The MNIST database of handwritten digits, available

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Version Size md5sum CIFAR-10 python version 163 MB c58f30108f718f92721af3b95e74349a CIFAR-10 Matlab version 175 MB 70270af85842c9e89bb428ec9976c926 CIFAR-10 binary version (suitable for C programs) 162 MB c

1. 梯度计算式导出 我们在博客<统计学习:逻辑回归与交叉熵损失(Pytorch实现)>中提到,设\(w\)为权值(最后一维为偏置),样本总数为\(N\),\(\{(x_i, y_i)\}_{i=1}^N\)为训练样本集.样本维度为\(D\),\(x_i\in \mathbb{R}^{D+1}\)(最后一维扩充),\(y_i\in\{0, 1\}\).则逻辑回归的损失函数为: \[\mathcal{l}(w) = \sum_{i=1}^{N}\left[y_{i} \log \pi_{w}\l