Machine learning iris data set
机器学习人工改造UCI数据集,可以用来做标记学习的实验
这里面包含了有关机器学习的特征工程中的几个常用数据集,例如aisles.csv, factor_returns.csv order_products__prior.csv orders.csv pro
对于机器学习爱好者来说,获取高质量的数据集是至关重要的。为了帮助大家省去查找优秀数据集的麻烦,笔者为大家整理了一些值得推荐的机器学习数据集,包含Kaggle、Amazon以及UCI机器学习资源库等多个
机器学习实战中的数据
目前只有基于python2.6的,没有更高的版本。。。。。。
用于逻辑回归、神经网络等的数据集,里面包含有猫的图像和不含猫的图像,用于图像二分类来识别猫。
内含完整的逻辑回归数据集,已经逻辑回归训练,训练完成后的模型测试部分(包括代码和完成数据集),用python3编码,可直接运行。训练完成后可直接显示点的颜色和分布,以及训练得到的直线。
完成一个线性回归的算法,其中train.npz是数据读取数据的方式为:importnumpyasnpdata=np.load("train.npz")x_array,y_array=data['x']
包含机器学习中的线性回归,包含了最佳拟合线性回顾,局部加权线性回归,岭回归以及前向逐步线性回归等算法的数据集以及代码实现。
