yelp_review_full_csv数据集,是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。
它包含了由数百万用户评论,商业属性这是一个非常常用的全球NLP挑战数据集。
训练集总共650,000,测试集50,000,一共5个分类,每一种各有130,000训练样本,10,000个测试样例。
2023/7/29 7:34:58 187.06MB yelp数据集
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基于Kaggle竞赛数据,原始数据文件较大,故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集(train.csv.gzip),1万条样本作为模型测试集(test.csv.gzip)
2023/7/27 14:19:52 37.29MB boost kaggle
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该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文,可用于情感分析相关的训练。
该数据集包含两个数据文件:测试集(test)和训练集(training)数据文件没有包含heading,从左到右分别是:(1)推文标注(polarity):0=负面,2=中立,4=正面(2)推文的id(3)时间:SatMay1623:58:44UTC2009(4)Query(lyx),如果没有query,数值为NO_QUERY.(5)发推的用户:robotickilldozr(6)推文内容
2023/7/27 4:48:01 86.3MB 文本分类 自然语言处理 NLP 情感分类
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利用机器学习方法(分类)实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库,或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
 Data文件夹中包含train_34x94(训练集)和test(测试集)两个文件夹。
其中,train_34x94文件夹中的数据用于训练模型,包含pos文件夹(内有550个正例样本)和neg文件夹(内有500个负例样本);
Test文件夹中的数据用于测试。
 在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure,写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。
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TheStreetViewHouseNumbers(SVHN)数据集,原数据为mat文件格式,已提取成图像,并将label标注出来,标注格式为coco,训练集测试集总共有10w张图片
2023/7/16 1:43:47 115B SVHN数据集 数字数据集
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机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。
使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时,需要先从文本内容得到字符串列表,然后生成词向量。
其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用:电子邮件垃圾过滤。
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通过训练集训练模型,然后通过测试集进行测试,案例里有训练数据和测试数据
2023/7/12 8:01:01 100KB 机器学习
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利用贝叶斯分类器实现手写数字识别,要数据的可以发私信,有测试集和训练集。
2023/7/10 3:03:19 158KB python
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DataCastle轴承故障预测数据集,可供下载使用的有2个文件:1.train.csv,训练集数据,1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值,每行数据是一个样本,共792条数据,第一列id字段为样本编号,最后一列label字段为标签数据,即轴承的工作状态,用数字0到9表示。
2.test_data.csv,测试集数据,共528条数据,除无label字段外,其他字段同训练集。
总的来说,每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据,选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。
2023/6/15 11:38:32 21.87MB 数据集
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中文文本分类语料(复旦)训练集+测试集(100M)完整版
2023/6/13 21:12:30 103.25MB 中文文本分类 分类语料 训练集 测试集
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡