kaggle数据集、mnist数据集、imdb数据集分享

最新推荐文章于 2025-05-12 02:28:44 发布
最新推荐文章于 2025-05-12 02:28:44 发布
阅读量6.4k 收藏 29
点赞数 8
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ximu__l/article/details/125876133
提供三个知名数据集的百度网盘下载链接：MNIST手写数字识别数据集，IMDB电影评论情感分析数据集，以及Kaggle竞赛常用数据集。这些数据集常用于机器学习和深度学习模型训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集文件分享：

kaggle数据集、mnist数据集、imdb数据集分享

mnist 数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1g5GQf1RhRprUNizwkazdJQ
提取码：iqu8

imdb数据集

链接：https://pan.baidu.com/s/1WTtNCMdvq9oZJzNeP8x1GQ
提取码：v2py

kaggle数据集

链接:https://pan.baidu.com/s/1-MO9wrJsWGq2TMnHijy_rg
提取码:2p58

kaggle比赛猫狗数据集百度网盘分享
m0_37718643的博客
03-26 3万+
链接：https://pan.baidu.com/s/13hw4LK8ihR6-6-8mpjLKDA 密码：dmp4
kaggle数据集
11-12
数据集合适合机器学习入门者的数据集合，可以用来进行特征提取，降维，基础算法测试。
IMDb数据集下载仓库：快速获取电影评分数据利器
最新发布
gitblog_06766的博客
05-12 921
IMDb数据集下载仓库：快速获取电影评分数据利器 【下载地址】IMDb数据集下载仓库 IMDb电影评分数据集仓库为电影爱好者与数据分析师提供了一个高效的数据获取平台。由于原网站下载速度较慢，我们将数据集本地化存储，提供更快的下载体验。数据集包含pkl和npz两种格式，分别适用于Python和NumPy用户，方便进行数据处...
Kaggle 上数据集的分享（20类猿猴、电影评论、glove.6B.100D.txt、THUCNews、STL10(train_X.bin)等）
m0_47809115的博客
10-08 478
Kaggle 上数据集的分享（20类猿猴、电影评论、glove.6B.100D.txt、THUCNews、STL10(train_X.bin)等）
imdb完整的数据集
04-25
imdb.npz和imdb_word_index.json 互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
kaggle-mnist.zip
09-29
kaggle入门赛中的手写体识别数据集，以及用Lenet实现，环境是pytorch，python3.6
Kaggle比赛Kannada MNIST.zip
08-24
Kaggle比赛Kannada MNIST.zip
关于数据集的基础知识、获取方式和常用数据集的示例
07-12
1. **IMDb影评数据集**：这个数据集包含了50000条电影评论，被标记为正面或负面情感，非常适合用来进行情感分析的练习。 2. **20 Newsgroups**：包含大约20000篇文档，分为20个不同的主题，可用于文本分类任务的研究...
21个深度学习开源数据集分类汇总
04-16
- MNIST 数据集：经典的手写数字识别数据集，对于初学者来说是理想的入门选择。 - Kaggle 垃圾分类图片数据集：用于训练垃圾分类模型，有助于环保问题的解决。 4. 人脸相关： - IMDB-WIKI 人脸数据集：包含大量...
开源数据集资源汇总 数据集下载汇总
04-18
1. **官方网站**：许多知名数据集都有官方发布渠道，如Kaggle、Udacity、MNIST等，可以直接下载。 2. **GitHub**：很多开发者会在GitHub上分享他们的数据集和预处理代码，方便他人复用。 3. **学术论文**：通过阅读...
一些常用的数据集资源 这些数据集涵盖了不同的领域和类型，包括图像、文本、时间序列、医疗数据等，适合各种机器学习和数据分析项目
10-07
首先，Kaggle作为一个著名的数据科学竞赛平台，提供了一个丰富的数据集库，涵盖了各种类型和领域的数据集，是研究人员和数据科学家寻找数据集的理想起点。UCI 机器学习存储库则是另一个重要的开源数据集资源，它收集...
MNIST_kaggle.zip
02-17
kaggle上的MNIST数据集原数据，sample_submission.csv、test.csv、train.csv，原地址为[MNIST](https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data)
kaggle猫狗大战数据集（百度云）.txt
06-19
kaggle猫狗大战数据集百度云下载，共30000多张图片，可供下载
imdb完整数据集
06-26
包含文件 imdb.npz imdb_word_index.json 互联网电影资料库（Internet Movie Database，简称IMDb）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
imdb数据集（训练数据和测试数据）
10-15
数据 allmdb 其中包括训练数据和测试数据以及redme ~~~
imdb数据集
01-08
原网址下载速度过慢，这里放到本地。imdb电影评分数据集，包含pkl和npz的格式
真实世界数据集：走进真实数据，开启机器学习应用
2401_88870554的博客
11-13 1615
真实世界数据集指的是基于真实世界收集的数据集，这些数据集通常包含大量样本、复杂的特征，以及可能存在的缺失值、噪声等问题。不同于玩具数据集，真实世界数据集往往涉及复杂的业务逻辑和多样化的数据信息，因此在处理时会面临更多的挑战，但它们也更接近于实际应用场景。真实世界数据集具有以下特点：• 复杂性：数据结构复杂，往往包含不同类型的特征，甚至是多种数据格式的组合。• 规模大：样本量通常较大，适用于训练复杂的模型，但也对计算资源提出了更高的要求。
NLP之Sentiment之NB/LoR：基于Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)利用NB和LoR算法实现情感分类
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-03 5296
​ NLP之TEA之NB/LoR：基于Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)利用NB和LoR算法实现情感分类 目录 相关文章 基于Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)利用NB和LoR算法实现情感分类 相关文章 NLP之TEA之NB/LoR：基于Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)利用NB和LoR算法实现情感分类 https://yunyaniu.blog.youkuaiyun.com/article/details/103817833 NLP之TEA之
【免费下载】 Kaggle猫狗大战数据集（百度云）
gitblog_06560的博客
09-20 633
Kaggle猫狗大战数据集（百度云） 【下载地址】Kaggle猫狗大战数据集百度云 本资源文件提供了Kaggle猫狗大战数据集的下载链接。该数据集是Kaggle上著名的“猫狗分类”竞赛的数据集，包含25，000张猫和狗的图像，每个类别各12，500张。数据集大小为543MB（压缩后） ...
分类数据集
03-23
### 关于分类数据集的信息 #### 分类数据集的作用 文本分类是一种常见的机器学习任务，旨在为文本数据分配预定义的类别或标签[^1]。这种技术广泛应用于垃圾邮件检测、主题分类以及内容推荐系统等领域。 #### 常见的数据集下载平台 为了获取用于分类任务的数据集，可以访问以下公共资源： - **UCI Machine Learning Repository**: 提供多种结构化数据集，适合监督学习任务。 - **Kaggle Datasets**: Kaggle 是一个流行的竞赛和数据共享平台，其中包含许多标注好的分类数据集。 - **Scikit-Learn内置数据集**: Scikit-learn 库提供了几个经典的小型数据集，例如 Iris 和 MNIST，可以直接加载并使用。 以下是 Python 中加载 Scikit-learn 自带的 Iris 数据集的一个简单示例： ```python from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd # 加载 Iris 数据集 data = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) # 添加目标列 df['target'] = data.target print(df.head()) ``` #### 不同类型的分类数据集 根据应用场景的不同，可以选择不同种类的分类数据集： - 文本分类：如 IMDb 电影评论情感分析数据集、20 Newsgroups 数据集等。 - 图像分类：CIFAR-10 或 CIFAR-100 数据集提供图像及其对应的类别标签。 - 结构化数据分类：如 Titanic 生存预测数据集，通常用于二元分类问题。 #### 处理高维文本数据的方法 对于文本数据而言，由于其维度较高且稀疏性较强，在实际建模前需经过一系列预处理操作[^2]。常用的技术包括词袋模型 (Bag of Words)，TF-IDF 转换，以及更先进的嵌入表示方法（如 Word2Vec 或 BERT）。这些向量化方式能够有效降低原始文本的空间复杂度，从而便于后续的机器学习算法应用。 #### 进一步优化模型性能的方式 当构建好初步模型之后，可以通过如下手段进一步改进效果[^4]: - 特征工程：筛选掉无关紧要或者高度相关的变量； - 使用集成学习框架：比如 Random Forests 或 Gradient Boosted Trees 来增强泛化能力； - 平衡样本分布：针对不平衡的目标值比例采取过采样/欠采样的策略； --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Dream_Bri

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值