常用的分类数据集 常用的分类数据集 常用的分类数据集：①鸢尾花数据集（Iris Dataset）：这是一个经典且非常受欢迎的数据集，由罗纳德·费希尔（Ronald Fisher）在1936 年整理。它包含四个属性，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，用来对鸢尾花的三个品种（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾
MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集,图片分辨率为 20x20 灰度图图片,包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。其中,训练样本 60000 ,测试样本 10000,数据为图片的像素点值,作者已经对数据集进行了压缩。 2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test...
ImageNet大约有22000个类别的数据,在使用ImageNet的时候,通常使用ImageNet数据集的一个子集,共有1000个类别。ImageNet数据集是ILSVRC竞赛使用的数据集,其中在竞赛中出色的网络有AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet、SENet等。上述提到的网络也是图像分类的经典网络,下文会进行详细的介绍。 准备数据集方法:通过官网下载Imag...
1.2 MINST 数据说明 MNIST 数据集由手写数字 ( 0-9 ) 图片组成,每张图片由 28 x 28(784)个像素点构成,每个像素点用一个灰度值表示。 通过importtensorflow1.4的tensorflow.examples.tutorials.mnist,调用read_data_sets方法即可获取 MNIST 数据集,数据集的组成如下:(IDX文件,是一种用来存储向量与多维度矩阵的文件...
分享的场景分类数据集如下: 1、 OPTIMAL-31 2、 UC Merced Land Use Datesets 3、 WHU-RS19 4、 RSSCN7 5、 SAT-4 and SAT-6 airbrone datasets 6、 RSC11 7、 SIRI-WHU 8、 AID 9、 NWPU-RESISC45 10、PatternNet 11、RSI-CB 12、AID++ ...
高质量数据集分类指南 高质量数据集分类指南 在人工智能开发过程中，数据集分类直接影响算法训练效率和结果可靠性。以某市智慧医疗项目为例，数据显示经过科学分类的数据集可使模型准确率提升38%。以下方法适用于金融、医疗、教育等多个领域的数据处理。理解数据分类的底层逻辑是关键。本质上，分类是建立特征维度的信息...
AI Earth中国10米地物分类数据集(AIEC)是一个用于地物分类的数据集。该数据集包含了中国范围内的高分辨率遥感影像,并对影像中的地物进行分类。前言 – 人工智能教程 AIEC数据集的分辨率为10米,覆盖了中国的各个地区。数据集中的地物分类包括建筑物、道路、水体、农田、森林等。这些分类信息有助于各种应用和研究,如城...
创建三分类数据集 我们首先使用 make_classification 函数生成一个包含300个样本、3个特征的三分类数据集。每个样本将被随机分配到三个不同的类别之一。代码示例 importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_classification# 创建三分类数据集，包含3个特征X, y = ...
图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异,我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST[2](这个数据集也比较小,只有几十M,没有GPU的电脑也能吃得消)。
另一种处理多标签分类问题的方法是采用元标签学习方法。在这种方法中，我们首先使用一个基本分类器对所有可能的标签进行预测，然后使用一个元分类器来组合这些基本预测结果，以生成最终的标签集合。这种方法可以提供更好的性能，但需要更多的计算资源。多标签分类数据集的应用非常广泛。例如，在图像分类中，每个图像都可以...