python利用pandas实现用决策树算法预测NBA获胜球队,2013-2014赛季的成绩作为训练集
2024/11/22 0:56:57 76KB PYTHON pandas
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本语料库由复旦大学李荣陆提供。
训练和测试两个语料各分为20个相同类别。
训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。
使用时尽量注明来源(复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组)。
2024/11/18 15:51:57 109.68MB 文本分类
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训练集和测试集中都有正面和负面影评数据
2024/11/9 9:50:53 109.76MB lstm 预测
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因matlab无法直接读取直接下载的MNIST数据格式,故写了一个matlab程序将数据读取后存储为.mat格式train_images-60000个训练集,大小为28*28*60000train_labels-60000个标签,大小为60000*1test_images-10000个训练集,大小为28*28*10000test_labels-10000个标签,大小为10000*1
2024/10/25 1:21:32 11.3MB MNIST matlab读取 mat格式 手写数字集
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包含十种物体,每一类100张图片,已经分好测试集和训练集了,小样本量的数据集,挺好用
2024/9/26 4:06:29 13.41MB 十分类数据集
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mnist训练集,png格式图片,60000张图片。
图片放在0~9文件夹下,对应是图片的mark。
2024/9/24 18:24:18 49.83MB tensor mnist 深度学习
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里面包括肝脏分割数据集和整个工程所有文件,下载完之后直接运行就好,工程文件包括model.py,train.py和predict.py三个文件,数据集中训练集一共有400张肝脏图片及对应分割模板,验证集一共有20张肝脏图片及对应分割模板
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决策树ID3算法matlab源代码片段function[TreeRulesMatrix]=DecisionTree(DataSet,AttributName)%输入为训练集,为离散后的数字,如记录1:11321;
%前面为属性列,最后一列为类标ifnargin<1error('请输入数据集');elseifisstr(DataSet)[DataSetAttributValue]=readdata2(DataSet);elseAttributValue=[];end
2024/9/13 9:14:03 44KB ID3算法matlab源代码
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研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库,它是一个手写数字的图像数据集,可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件,包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本,以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来,重新转化为png格式,并将测试集和训练集分别按0~9进行分类,并存放在各自的子文件夹中,以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
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水果识别所需的训练样本集以及所生成的XML文件,其中训练样本集,已经经过归一化处理之后的图片集,可以直接拿过来使用。
2024/9/7 20:02:38 15.26MB 水果识别 正负样本集 样本归一化
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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