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UCI数据集中的abalone数据集
UCI数据集中的abalone数据集
abalone数据集
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2012-02-08
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该数据集是UCI数据集中的(abalone)鲍鱼数据集,对于机器学习,进行分类很有用处!
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部分整理的UCI数据集
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UCI数据集 UCI库url: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
python处理UCI鲍鱼数据集
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利用python处理UCI鲍鱼年龄预测数据,运用了经典回归、决策树、随机森林、SVM等十余种机器学习方法,附有数据集以及详细python代码。
UCI数据集中的Abalone数据
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Abalone为UCI数据库中的数据集,特征维数比较低,类别比较多,相对来说样本数足够,最后一列为类别
Abalone Dataset
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通过物理测量预测鲍鱼的年龄。鲍鱼的年龄是通过将鲍鱼的壳从蛋卷中切开,然后在蛋卷上涂上颜色,再通过显微镜来计算鱼圈的数量来确定的——这是一项既枯燥又耗时的工作。其他更容易获得的测量方法也被用来预测年龄。为了解决这个问题,可能需要更多的信息,例如天气模式和位置(因此食物供应)。
机器学习常用数据集(iris、wine、abalone)
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包括了常用的机器学习数据集,都是csv格式的。有iris.csv、wine.csv、abalone.csv、glass.csv一共由11个数据。
鲍鱼数据集.zip
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使用pandas对鲍鱼数据进行简单分析,使用matplotlib库实现简单的可视化,最后使用TensorFlow框架构建回归模型,预测鲍鱼年龄
heart.csv、gisette.csv+elevators.csv+glass.csv
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heart.csv、gisette.csv+elevators.csv+glass.csv 数据集 学习用(心脏病、豆瓣、gisette......)
abalone.zip
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多元线性回归的一个实战 abalone数据集合 详情请阅读我的博客《基于最小二乘法的一般多元线性回归的实战》
鲍鱼数据集数据集.rar
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预测鲍鱼的年龄
Abalone Data Set.rar( 数据挖掘 数据集 )
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UCI 数据集中的 Large-scale 大规模分类建模数据数据集
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UCI 数据集中的几个 Large-scale 大规模分类建模数据,名称为 SUSY、HIGGS,用以测试分类算法的时间和空间复杂度。
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https://clouddaidai.blog.csdn.net/article/details/120210935 三种回归算法测试数据
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abalone:鲍鱼数据集的数据分析
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数据wine的数据库 可以用来测试聚类算法的好坏,特别是可以验证分类算法的效果
glass.data
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UCI上的glass数据集,可以进行数据分析,聚类,比如本人可以拿它做K-means等等,都是很好的。
机器学习wine数据集
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From USA Forensic Science Service; 6 types of glass; defined in terms of their oxide content (i.e. Na, Fe, K, etc) 来自美国法医科学服务局;6种玻璃;根据它们的氧化物含量(如Na、Fe、K等)来定义 glass.csv
深度学习图像数据自动标注工具(.csv)
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Tensorflow和Caffe等深度学习中,监督学习的数据标注是一件非常繁琐和耗时的工作,本工具在图片预览时即可自动标注物体对象,当发现标注不对时也可以手动干预纠正,生成的标注文件为.csv格式。替换snapshots下的预训练模型为自己的预训练模型能有效提高标注精度和扩展支持的物体对象。
UCI机器学习数据库部分数据集(iris、wine、glass)
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适用于聚类和分类测试用的数据集。
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u010765781
2015-12-22
挺好的东西
lx012300
2017-01-20
可以用,很实用的数据,谢谢分享
xuwei904
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