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数据源,这些数据集不仅包含丰富的数据信息,还提供了多种应用场景的算法示例和使用方法,让你轻松掌握机器学习的技巧。具体可以查看下面对于不同数据源的介绍。
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推荐系统的官方数据集,movie用户喜好评分
用于写文学对联的训练数据,推荐相关数据集,可以直接引用
两个数据集查找网站,分别是datafountain和聚数力,为学习和研究数据集提供了便利。同时,文章也简要介绍了数据集的概念和定义,阐述了数据集的作用和应用场景。读者可以通过这两个网站找到需要的数据集
推荐系统根据用户的特征(比如喜好)能帮助用户决定应该购买什么产品;本代码基于协同滤波的方法实现的。参考论文:Factorization_Meets_the_Neighborhood-_a_Multif
鲍鱼数据集,机器学习常用实例数据集,数据完整,经过检测验证。
《机器学习实战》一书中第二章所有数据集及本书作者的源码,数据集包括datingTestSet数据集,datingTestSet2数据集,手写识别数据集。
结论:通过比较,逻辑斯蒂模型比随机梯度下降模型在测试集上表现有更高的准确性,因为逻辑斯蒂采用解析的方式精确计算模型参数,而随机梯度下降采用估计值 特点分析:逻辑斯蒂对参数的计算采用精确解析的方法,
机器学习_ICU_Data_Set(ICU数据集
机器学习技法(台大-林轩田)数据集EmbeddingNumerousFeatures[嵌入大量的特徵]--LinearSupportVectorMachine[線性支持向量機]--DualSuppor
全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化
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