训练数据集

最新推荐文章于 2026-01-09 11:22:02 发布
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#机器学习

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http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

【yolo训练数据集】标注好的垃圾分类数据集共享
向往有那么一天梦幻的步态识别落地，开花❀！
07-27 1万+
超赞的yolo训练所用垃圾分类数据集共享——标注好的3000+图片
OpenDataLab 大模型训练数据集下载记录
u013558123的博客
01-29 2070
大模型 训练数据集
按比例划分训练集、测试集和验证集
zunzunle的博客
04-20 375
【代码】按比例划分训练集、测试集和验证集。
数据不够，怎么训练数据集？别怕，有TA
华为云官方博客
08-05 5411
这里介绍其中一种带标签扩充数据集的方法。
大模型常用的预训练数据集
强化学习曾小健
07-18 4999
此外，该数据集针对不同需求，发布了多个子版本：en（英文数据，806G），en.noclean（未清洗的原始数据，6T），realnewslike（仅包含 Real News 涉及的领域的内容，36G），webtextlike（仅包含来自 Open WebText 中URLs 的内容，17G）和 multilingual （多语言数据，38T）。值得注意的是，该数据集内部充斥着大量的噪声和低质量数据，在使用前必须进行有效的数据清洗，以确保数据质量和准确性，常用的自动清洗工具有 CCNet 等。
LLaMA-Factory训练数据集
Mooczx的博客
09-22 2478
dataset_info.json 包含了所有经过预处理的 本地数据集 以及 在线数据集。如果您希望使用自定义数据集，请 务必 在 dataset_info.json 文件中添加对数据集及其内容的描述，并通过修改 dataset: 数据集名称 配置来使用数据集。
python 数据训练_python训练数据集
weixin_39594296的博客
11-29 2490
如何用python制作自己的训练数据集input: "data"input_shape { dim: 1 dim: 3 dim: 384 //这个就是图片预处理时就先将高度缩放到384 dim: 1248 //这个就是图片预处理时就先将宽度缩放到1248 }python中什么是测试数据和训练数据python线性回归中在划分数据集时，为什么要划分测试数据和训练数据比如当数据量特别大的时候，有几千几万...
YOLOv7训练数据集
whaosoft143ai的博客
09-03 8342
总共有两个文件需要配置，一个是，这个文件是有关模型的配置文件；一个是，这个是数据集的配置文件。训练用到之前提到的三个文件：预训练模型、和然后运行界面如下，图中红色部分表示开始扫描数据，然后会在下生成两个缓存文件，这两个文件是方便模型进行数据读取生成的，训练过程中不要删除。扫描完后模型会开始训练，如下图。模型训练中下面简单介绍一下相关的参数。--weights weights/yolov7.pt # 接收预训练模型路径的参数。
19个大模型常用的评估数据集和训练数据集汇总
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大模型天花板
02-21 1万+
19个大模型常用的评估数据集和训练数据集汇总 名称 简介 测试（数据量） 训练（数据量） 地址 CEval 中文选择题测试，包括中学、高中、大学的多个学科 √，13948 × https://huggingface.co/datasets/ceval/ceval-exam GSM8K 小学数学题目，通过最后的数字检测正确与否 √，1320 √，8790 h
SSD训练数据集流程（学习记录）
hhb3329的博客
09-14 8991
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数字和字母训练数据集
09-18
10个数字和26个字母不同打印字体训练集，每一个含一千多种字符
AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
寻道AI，探索AI无限可能！
04-26 5702
在人工智能领域，构建强大的AI系统的关键步骤之一是大规模的语言模型预训练。为了实现这一目标，需要大量且多样化的训练数据。以下是对目前常用于训练大语言模型的数据集的整理与概述。
[机器学习-从入门到入土] 现代机器学习
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机器学习28：增强式学习（Deep Reinforcement Learn）③
Master_oid的博客
01-04 776
本周的学习重点是增强式学习（Reinforcement Learning, RL）中的Actor-Critic方法。主要深入讲解Actor-Critic框架的核心原理、优势函数的计算、Critic的价值估计方式，以及如何结合Actor和Critic来提升策略学习的稳定性和效率。
Anaconda 加速 AI 模型训练：优化机器学习工作流效率的利器
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
01-07 1984
Anaconda加速AI模型训练：环境管理是关键。通过conda创建隔离环境，避免依赖冲突；精确控制CUDA等底层库版本，简化GPU适配；无缝集成Jupyter Notebooks实现快速环境切换。Anaconda显著减少环境配置时间，提升实验复现性，将开发者精力集中于模型优化而非环境调试，是AI工作流效率提升的核心工具。
人工智能之核心基础 机器学习 第七章 监督学习总结
咚咚王者的博客
01-04 949
需求推荐算法快速出结果朴素贝叶斯、逻辑回归业务可解释决策树、线性模型高精度竞赛文本分类朴素贝叶斯 > SVM(线性) > 随机森林中小规模通用随机森林（首选）、SVM大数据回归LightGBM、随机森林🎯黄金建议先跑一个简单模型（如逻辑回归或朴素贝叶斯）作为baseline再逐步尝试复杂模型。很多时候，简单模型已经足够好！
机器学习——DBSCAN算法
最新发布
2401_83998832的博客
01-09 386
K-means算法的优点：简单，快速，适合常规的数据集缺点：k值难以确定，很难发现任意形状的簇针对K-means算法的缺点，我们来介绍新的DBSCAN算法。
1.机器学习与深度学习
wenjiahui123的博客
01-06 263
步骤：1.距离度量： KNN使用距离度量（通常是欧氏距离）来衡量数据点之间的相似性。有的时候需要多个模态的数据， 比如 图片， 文字， 声音。= w x + b （weight权重，bias偏置，此为Linear model（线性模型））(3).序列：“你今天吃什么”，视频（一帧帧图片构成的序列），一行行代码，chatgpt。(2).分类任务：选择题：如预测这图片是狼是狗，预测一句话积极还是消极。(3).生成任务（结构化输出）：简答题：chatgpt。(1).向量 eg：（身高，体重，财富）T。
[机器学习-从入门到入土] 拓展-最小二乘法
qq_54636039的博客
01-06 459
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SVM训练数据集的构建与简单代码实现
1. SVM模型的基本概念：在介绍SVM训练数据集的博客中，首先可能会对SVM的原理进行简要说明。SVM的核心思想是通过构造一个最优的超平面来将不同类别的数据分离。这个超平面被称为最大间隔超平面，它是距离各类别最近...
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