Datasets for MachineLearning

最新推荐文章于 2023-08-15 17:18:32 发布
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博客分享了两个机器学习相关的公开数据集资源，分别是Public datasets for machine learning，其链接为http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/IAPR/researchers/MLPAGES/mldat.htm，以及Weka datasets，链接是http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/datasets.html。

Public datasets for machine learning  http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/IAPR/researchers/MLPAGES/mldat.htm

Weka datasets http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/datasets.html

Using Large Language Models to Enrich the Documentation of Datasets for Machine Learning
c_cpp_csharp的专栏
08-14 92
最近的监管举措，如《欧洲人工智能法案》和机器学习（ML）社区的相关声音强调，需要沿着几个关键维度描述数据集，以获得值得信赖的人工智能，例如来源过程和社会问题。然而，这些信息通常在随附文档中以非结构化文本的形式呈现，阻碍了它们的自动分析和处理。在这项工作中，我们探索了使用大型语言模型（LLM）和一组提示策略来自动从文档中提取这些维度，并用它们丰富数据集描述。
高斯过程 Gaussian Processes for Machine Learning
AI天才研究院
08-11 1228
大数据时代已经来临，互联网公司、科技公司、政府部门都在大量运用机器学习技术进行各种各样的分析。由于数据的复杂性、高维特征的存在以及非线性关系的难以捉摸等原因，传统机器学习模型往往在分类任务中表现不佳。而随着深度学习的兴起，近年来一些神经网络的提出，大大促进了机器学习的进步。然而深度学习面临着两个重要的问题：（1）优化目标设计困难；（2）数据量大导致计算资源过载。本文将介绍一下“高斯过程”(Gaussian Process)及其在机器学习中的应用，并阐述其优越性以及如何利用该方法解决现实问题。
机器学习之数据集
逐梦苍穹的博客
08-15 7521
本文介绍机器学习过程中一个可用的小型数据集
机器学习数据集(Dataset)汇总
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MyArrow的专栏
07-05 2万+
1. CIFAR-10 & CIFAR-100     CIFAR-10包含10个类别，50,000个训练图像，彩色图像大小：32x32，10,000个测试图像。     （类别：airplane，automobile, bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, truck）     （作者：Alex Krizhevsky, Vinod Nair,
机器学习的一些dataset
Neil
11-04 461
加州大学里恩分校的一个数据库（UCI） http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html支持向量机的datasethttp://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
machine learning dataset-数据集
weixin_30598225的博客
11-13 439
Public dataset for machine learning http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/IAPR/researchers/MLPAGES/mldat.htm \(a\) machine-learning [fig. 1] [1] fig. 2 end-to-end model. deep learning algorithm is to...
OGB数据集《Open Graph Benchmark: Datasets for Machine Learning on Graphs》
智慧的旋风的博客
02-11 5525
OGB数据集 之前一直在几个玩具数据集上跑模型，发现了很多问题。看了OGB论文里的一些描述，我也深有体会，感觉很多东西都说到我心里去了。预计再发展几年吧，OGB也能像ImageNet那样，成为图表示学习领域中的一个统一的标准。 Hu W, Fey M, Zitnik M, et al. Open graph benchmark: Datasets for machine learning on graphs[J]. arXiv preprint arXiv:2005.00687, 2020. 数据集是模
R for machine learning
12-24
例如，在Windows系统中输入以下命令来更改目录到“C:\Datasets”： > setwd("C:\\Datasets") 学习R的另一个重要方面是安装和加载包。R语言中的函数被组织成包，用户可以通过安装包来增强R的功能。例如，要安装一个...
Python Machine Learning
12-11
Leverage Python' s most powerful open-source libraries for deep learning, data wrangling, and data visualization, Learn effective strategies and best practices to improve and optimize machine ...
Machine Learning with R 无水印原版pdf
12-17
Machine Learning with R 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
机器学习数据集汇总（附下载地址）
小勇工作室
01-21 3036
大学公开数据集 (Stanford)69G大规模无人机(校园)图像数据集【Stanford】 http://cvgl.stanford.edu/projects/uav_data/ 人脸素描数据集【CUHK】 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/facesketch.html 自然语言推理(文本蕴含标记)数据集【NYU】 https://www.nyu.edu/...
机器学习　资源
oPerform的专栏
12-25 1028
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The 50 Best Public Datasets for Machine Learning (Data Driven Investor)
lawenliu的专栏
12-08 958
转自：https://medium.com/datadriveninvestor/the-50-best-public-datasets-for-machine-learning-d80e9f030279 First, a couple of pointers to keep in mind when searching for datasets. According to Carnegie M...
免费的机器学习数据集网站（6300+数据集）
此星光明博客
06-26 4959
今天给大家分享一个免费获取机器学习数据集网站：Machine Learning Datasets | Papers With Code有想法但没有数据集的同学的福音，网站届满很简洁，及本本上提供的了一般可用的各类数据集，我们可以进行各类影像、评论和点云等数据集的搜罗。 CIFAR -10数据集（加拿大高级研究所，10 个类别）是 Tiny Images 数据集的子集，由 60000 张 32x32 彩色图像组成。这些图像标有 10 个相互排斥的类别之一：飞机、汽车（但不是卡车或皮卡车）、鸟、猫、鹿、狗、青
机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料 之 数据集
buxinchun的专栏
06-15 461
以下内容摘选自：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md                          https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md《Fuel》介绍:Fuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google’s...
机器学习、深度学习中公开数据集 dataset
chenhepg的博客
03-15 2725
@创建于：20210315 @修改于：20210315 文章目录1、来自github [ selva86 /datasets ](https://github.com/selva86/datasets)2、来自github[ jbrownlee / Datasets ](https://github.com/jbrownlee/Datasets)3、[pima-indians-diabetes.csv](https://download.youkuaiyun.com/download/chenhepg/14039407
机器学习深度学习数据集大汇总
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02-01 4398
本文汇总了NLP 和 CV领域主流的数据集并提供了介绍。
机器学习数据集资源
qq_34649040的博客
05-24 585
各领域公开数据集下载 - 知乎 各领域公开数据集下载 - 知乎 常见公开数据集（持续更新...） - 简书 常见公开数据集（持续更新...） - 简书 100款机器学习数据集 - haoji007的博客 - 优快云博客 100款机器学习数据集_haoji007的博客-优快云博客_简笔画数据集 Datasets for Data Science and Machine Learning Datasets for Data Science and Machine Learning 人...
kaggle machinelearning
最新发布
03-20
### Kaggle Machine Learning Datasets and Tutorials Kaggle is a platform that provides an extensive collection of datasets, kernels (notebooks), and competitions to help individuals learn about data science and machine learning[^1]. The following sections outline the resources available on Kaggle related to machine learning. #### Datasets Kaggle hosts numerous datasets covering various domains such as healthcare, finance, social media analysis, etc. These datasets are curated by both organizations and individual contributors. Users can download these datasets directly from the website or use APIs provided by Kaggle for programmatic access[^2]. For example, one popular dataset often used in beginner-level projects includes Titanic: Machine Learning from Disaster where participants predict survival outcomes based on passenger information like age, gender, class, fare paid among others. #### Tutorials & Kernels Tutorials come under two categories - guided courses offered through partnership with experts which require registration but offer certification upon completion; secondly there exist community-contributed notebooks known as 'kernels'. Guided Courses cover topics ranging from introductory Python programming all way up advanced neural networks while Community Notebooks provide practical examples demonstrating how specific algorithms work using real-world problems alongside code snippets written primarily either R or python language depending user preference: Here’s a simple illustration showing logistic regression implementation within Jupyter Notebook environment utilizing Scikit-Learn library over Iris flower classification problem: ```python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # Load iris dataset data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target) clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X_train, y_train) print(f'Accuracy Score:{np.round(clf.score(X_test,y_test)*100)}%') ``` This script demonstrates loading IRIS sample set into memory then splitting it randomly between training/testing groups before applying standard binary classifier algorithm called Logit Regression finally printing out accuracy percentage achieved during evaluation phase against unseen test cases not part original teaching material given earlier stages process pipeline execution flow sequence order steps taken here shown above clearly explained manner easy understand follow along practice try yourself home computer system setup ready go start experimenting immediately once installed necessary software packages required run successfully without errors encountered runtime exceptions thrown unexpected situations arise need troubleshooting resolve quickly efficiently move forward continue learning journey path success achieve goals aspirations dreams become reality true!
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