小规模数据集:如scikit-learn内置的鸢尾花分类数据集、乳腺癌分类数据集等,这些数据集通常直接包含在工具包中,便于学习和实验[^3^]。 大规模数据集:如ImageNet、COCO等,这些数据集通常需要从网络下载,并且数据量庞大,适用于深度学习和复杂模型的训练[^5^]。 按领域划分 计算机视觉数据集:如手写数字数据集MNIST、...
1.训练数据集 训练数据集就像是运动员的训练场。它被用来训练模型呀,就好比教一个小孩子认识东西一样。你得给它好多例子,它才能学会规律呢。比如说在图像识别里,要让模型知道猫长啥样,就得拿一堆有猫的图片放在训练数据集里,让模型去学习猫的特征,像毛茸茸的、有尖耳朵、会喵喵叫(当然这个特征是概念上的,不...
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...
该数据集是通过抓取不同的网站,然后基于提取的文本将其分类为不同的类别而创建的。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 下载数据集请登录爱数科(http://www.idatascience.cn) https://u.wechat.com/EHkbPcasD4GE9RGrnKMH5Tc (二维码自动识别) 数据集 | 2017年国内主...
支持向量机算法在数据集分类中表现出色。朴素贝叶斯算法凭借概率计算来完成分类任务。神经网络算法在处理复杂数据集分类时具有强大能力。逻辑回归算法常用于二分类的数据集场景。K 近邻算法通过距离衡量来确定数据所属类别。随机森林算法集成多个决策树提升分类准确性。聚类算法也可用于数据集的初步分类探索。 分类算法的选择...
实验一:鸢尾花数据集分类 一、问题描述 利用机器学习算法构建模型,根据鸢尾花的花萼和花瓣大小,区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。 二、数据集分析 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别,分别为山鸢尾(Iris-setosa)、变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)。
通常将数据集分为三类,分为俩类的是留出法。 在机器学习中,通常将所有的数据划分为三份:训练数据集、验证数据集和测试数据集。它们的功能分别为 训练数据集(train dataset):用来构建机器学习模型 验证数据集(validation dataset):辅助构建模型,用于在构建过程中评估模型,为模型提供无偏估计,进而调整模型超参数 ...
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 = ...
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