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UCI多分类组合出的二分类数据集数据集
UCI多分类组合出的二分类数据集数据集
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UCI,二分类,分类问题,机器学习,有监督学习
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利用 UCI 机器学习数据集合中的多分类数据集，排列组合出的二分类数据集，用以测试二分类模型的预测效果。
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UCI多类组合出的二类数据集.rar
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数据集为UCI里面的数据集，包括原始的二类数据以及由多类别数据进行组合而成的二类数据。
二分类数据集
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目标检测算法数据集。。。。。。。。。。。。。。。。
UCI数据集
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uci常用数据集如iris、glass等，适合数据挖掘实验
多分类数据集
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多分类数据集
UCI经典二分类数据集数据集
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UCI 机器学习数据集合中的经典二分类数据集，包括 Iris、Hert Dieses、German Credit 等经典二分类问题测试数据集。
机器学习入门项目：UCI心脏病数据集二分类预测（LightGBM + 贝叶斯参数调优 + plotly模型评价可视化）
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使用lightgbm模型进行二分类预测，使用UCI心脏病数据集，使用贝叶斯优化超参数，模型评价效果F1-score >0.96。同时参考kaggle数据可视化案例，用plotly包绘制可交互的模型评价看板，包含混淆矩阵，ROC曲线，P-R曲线，特征重要性排序图等。 资源包含数据和jupyter notebook代码，以及模型可视化效果图，修改数据集地址，可直接运行代码。可用作课堂作业或数据分析/
UCI经典分类二分类数据集
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UCI经典分类二分类数据集，机器学习算法测试。亲测可用。
二维二分类的数据
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二维二分类的数据，大小为3*3000,数据格式为x坐标、y坐标、类别。前2500为训练集、后500为测试集
UCI Iris: Setosa vs. Versicolour 二分类数值型数据集数据集
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Setosa vs. Versicolour 二分类数值型数据集，类别中 -1 为 Setosa ，1 为 Versicolour。
UCI经典二分类数据集.zip
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Exel版UCI机器学习二分类数据集
玩转UCI心脏病二分类数据集 学习笔记
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参考代码 参考运行结果 参考知乎材料
UCI Breast Cancer 数值化二分类建模数据数据集
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UCI Breast Cancer 数值化二分类建模数据
UCI常用数据集-聚类、分类.zip
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UCI常用数据集-聚类、分类
二分类数据流-数据集
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一个很好用的二分类的数据流数据集,主要是时序数据,包括一个训练数据集两个测试数据集. date time year-month-day hour:minute:second Temperature, in Celsius Relative Humidity, % Light, in Lux CO2, in ppm Humidity Ratio, Derived quantity from
数据集-可用于二分类监督学习
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该数据集前8行用于描述数据信息，后面的每一行为一个样本，一行有4列，前三列为特征，最后一列为对应数据标签。该数据集可用于监督学习。
聚类算法常用数据集（二维人工数据集+UCI真实数据集）
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二维人工数据集：6个 数据 xxx.txt 标签 xxx_cl.txt UCI真实数据集：10个 数据 xxx.txt 标签 xxx_label.txt
各种格式机器学习常用的二分类数据集
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各种格式机器学习常用的二分类数据集，还有很多，文件大小限制上传不了，可以联系我
UCI标称型数据集（可用与聚类|分类）
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15个UCI标称型数据集；可用作分类；聚类算法；分为两部分： 1）预处理之前（before）; 2）已经做完预处理（after）。
UCI数据集(多种格式).zip_haberman数据集整理,jain uci数据集
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UCI数据集是一个常用的机器学习标准测试数据集,本资源含有数据集(.txt、.data、.m)如下; Aggregation Blood Cancer D31 Ecoli Glass Iris Jain Robotnavigation Seeds Sprial Vowel Vehicle watermelon_4 Wine 等等数据集
基于UCI中Car Evaluation数据集的分类、回归与聚类
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通过在UCI开源网站上下载Car Evaluation数据集，对其使用机器学习算法进行分析，分别使用了分类算法，回归算法，聚类算法，文件中附数据集以及代码，代码使用jupyter运行即可，代码中介绍比较详细，通熟易懂，从头至尾皆可跑通！
mat.rar_UCI 数据_mat数据集_人工智能_分类 数据集_数据集
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用于人工智能分类算法仿真的数据集 UCI数据集 已经过集成
matlab贝叶斯分类(3)-UCI数据集通用分类器
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利用matlab实现的贝叶斯分类算法，其中包含数据格式转换算法，交叉验证算法和数据集统计算法，是UCI数据集通用的分类算法，准确率达到0.9427.
基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测
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机器学习：基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测 共包含178组样本数据，来源于三个葡萄酒产地，每组数据包含产地标签及13种化学元素含量，即已知类别标签。 把样本集随机分为训练集和测试集，根据已有数据集训练一个能进行葡萄酒产地预测的模型，以正确区分三个产地所产出的葡萄酒， 分别采用PCA+Kmeans、PCA+LVQ、BP神经网络等方法进行模型的训练与测试，准确率都能达到95%左右。 <项
UCI 数据集上垃圾邮件分类
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UCI 数据集上垃圾邮件分类的 repo。 朴素贝叶斯 可以从以下链接访问数据 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection
UCI数据集上的机器学习分类算法实战
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本项目为KNN、朴素贝叶斯和决策树的机器学习分类实战项目。本项目使用的数据集breast cancer, iris和wine都是来自于UCI。项目包含了数据集的预处理、划分和加载，三种经典机器学习算法的实现、训练与测评。测评采用了十折交叉验证且采用F1 Score作为测评指标。
基于 USPS 和 UCI 数据集的K近邻法分类 .pdf
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基于 USPS 和 UCI 数据集的K近邻法分类 .pdf
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