在数据驱动的时代，算法所依赖的数据集本身可能就是偏见和不平等的集合体，这些数据集如同历史的沉积物，记录着人类行为和社会结构的不均匀图谱。因此，即便算法旨在公正无私地执行任务，它们仍可能无意中强化或复制现实世界中的不平等和偏见，从而在无形中塑造着我们的数字生活和社会结构。在探索算法背后的世界时，我们...
【数据集1】forge:小型模拟分类问题数据集 【数据集2】wave:小型模拟回归问题数据集 【数据集3】cancer:中型实际分类问题数据集 【数据集4】boston:中型实际回归问题数据集 以下数据集为学习机器学习算法时,经常会用到的数据集,包括4种:小型模拟分类问题、小型模拟回归问题、中型实际分类问题、中型实际回归问题。这些...
在这里,小编针对道路交通领域,推荐一个易于上手的道路标记数据集CeyMo Dataset。所有图像均配备有像素级人工标注的道路标记真值图像(Ground-truth)。数据集的详细信息可见GitHub - oshadajay/CeyMo: CeyMo: See More on Roads - A Novel Benchmark Dataset for Road Marking Detection (IEEE/CVF WACV 2022)。针对...
1. 监督学习数据集：这种数据集包含有标签的数据，即对每条数据都有一个已知的正确答案。例如，对于图像识别问题，每张图像都会有一个标注，说明这张图像代表什么物体或场景。2. 无监督学习数据集：这种数据集没有标签，算法需要根据数据的内部结构和特征进行分析和学习。例如，对于聚类问题，算法需要根据数...
数据集基本操作 转换器与估计器 分类算法-k近邻算法(KNN) sklearn数据集 数据集基本操作 1.数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分: 训练数据:用于训练,构建模型 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效 一般训练集和测试集比例是75%:25% ...
社交网络数据集。 IMDB-BINARY 和 IMDB-MULTI 是电影协作数据集。每个图对应于每个演员/女演员的自我网络,其中节点对应于演员/女演员,如果两个演员/女演员出现在同一部电影中,则在两个演员/女演员之间绘制一条边。每个图都是从预先指定的电影类型派生的,任务是对其派生的类型图进行分类。 REDDIT-BINARY 和 REDDIT...
数据集 高质量公开数据集对科研的推动作用是巨大的。在计算机视觉领域,ImageNet[13]等公开数据集为深度学习算法的成功奠定了数据基础。无线感知领域对高质量公开数据集的需求更加迫切,原因是无线射频信号的传播特性导致实验结果对设备的部署情况依赖性更...
对每个数据集对算法性能进行排名,然后计算每个算法的平均排名。 这提供了一个粗略和容易理解每一种算法在平均情况下好或不好活的方法。 结果表明,梯度提升(Gradient boosting)和随机森林(random forest )的排名最低(表现最好),朴素贝叶斯(Naive Bayes)平均得分最高(表现最差)。
使用sklearn实现岭回归算法数据集 sklearn 回归树 目录 一、DecisionTreeRegressor 1、criterion 2、接口 3、交叉验证 二、用sklearn画回归树(基于波士顿房价训练模型) 1、导入库 2、训练模型 3、用Graphviz画回归树 三、回归树对正弦函数上的噪音点降噪
这两者可以说对一个算法的训练精度、速度等各方面有重要影响,而Offline RL算法中需要完全的依赖于静态数据集,但是没有办法提高exploration,因为不和环境进行交互,就无法知道探索得到的数据是否有效,是否有高质量的奖励反馈等,所以 Offline RL不可能通过探索发现高奖励的区域。而且,并没有办法解决此问题,这就变成了2.3....