向实验室师兄请教后,发现HyperAI提供了CMU-MOSEI的原始数据集。可以在这个网站上拿到数据集的种子,然后去百度网盘解析一下,就能存到网盘里了。 这个数据集很大有120G,直接下在本地,然后上传到实验室的服务器是不可能的了,最好是能直接在服务器上从百度网盘上下载数据集,好在百度网盘是支持这种操作的,具体方法参考优雅玩转实验室服务
表1常用原始数据集及命名 数据集 命名 递交要求 人口学 dm 必须递交 病史 mh 如适用 不良事件 ae 如适用 既往与合并用药 cm 如适用 暴露 eX 如适用 受试者分布 ds 如适用 问卷与量表 qS 如适用 方案偏离 dv 如适用 实验室检查 lb 如适用 心电图 eg 如适用 生命体征 VS 如适用 临床事件 ce 如适用 体...
标注原始数据集的方法 标注原始数据集是机器学习项目的基础环节，直接影响模型训练效果。一套完整的标注流程需要兼顾效率与质量，这里分享经过实践验证的系统化方法。标注前需明确任务目标，比如图像分类、目标检测或文本情感分析。以商品评论情感标注为例，提前定义情感分类标准，将正向、中性、负向情感划分标准具体化。遇到...
数据分布:确保训练集和测试集具有相同的数据分布。这意味��训练集和��试集中各类别的比例应该尽可能接近原始数据集中的比例。 过拟合和欠拟合:在选择划分比例时,需要平衡过拟合和欠拟合的风险。使用更多的数据进行训练可以减少欠拟合的风险,但也可能增加过拟合的风险,特别是当数据量有限时。 交叉验证:除了...
数据集划分:将原始数据集分为训练集和测试集两部分。通常情况下,大部分数据用于训练模型,少部分数据用于评估模型的性能。
原始数据集:指的是最初收集或导入的数据,未经任何修改或处理。 相关优势 数据完整性:保留原始格式可以确保数据的完整性和准确性,避免在处理过程中引入错误。 可追溯性:便于后续审计和验证,了解数据的来源和处理过程。 一致性:确保不同系统和工具之间的数据交换和共享更加顺畅。
数据处理错误:可能是在MapReduce任务中出现了错误,导致MinMax结果与原始数据集不同。这可能是由于编程错误、数据转换问题、算法逻辑错误等引起的。在这种情况下,需要仔细检查代码和数据处理逻辑,排除错误并重新运行任务。 数据丢失或损坏:在大规模数据处理中,数据丢失或损坏是常见的问题。可能在数据传输或存储过程...
药物临床试验数据递交常用原始数据集、研究标签文件、文件夹结构、词汇表、中英文词汇对照 附录1：常用原始数据集 表1 常用原始数据集及命名 数据集命名递交要求人口学dm 必须递交 病史mh 如适用 不良事件ae 如适用 既往与合并用药cm 如适用 暴露ex 如适用 受试者分布ds 如适用 问卷与量表qs 如适用 方案偏离dv ...
方法一:在pytorch下可以直接调用torchvision.datasets里面的MNIST数据集(这是官方写好的数据集类) train = torchvision.datasets.MNIST(root='./mnist/',train=True, transform= transforms.ToTensor()) 1. 返回值为一个元组(train_data,train_target)(这个类使用的时候也有坑,必须用train[i]索引才能使用 transform...
近日,中国遥感卫星地面站发布2021年12月-2024年2月中国区域Landsat-9原始遥感影像数据集。免费共享64000景原始遥感影像,数据总量近55TB。 Landsat 9卫星携带陆地成像仪(OLI-2) 和热红外传感器(TIRS-2)。OLI-2在可见光、近红外和短波红外波段捕...