K-nearest neighbor classifier classifies mnist data sets
K近邻分类器在MNIST数据集上从头实现用于图像分类的K近邻分类器.没有现有的sklearn包用于编写knn代码.数据集在MNIST数据集中每个样本都是手写数字的图片.每个样本包括28x28灰度像素值
新加坡国立大学计算机科学系收集的短消息服务语料库,包含67093条短信,涵盖新加坡英语和普通话。这些短信是从2015年3月9日的语料库中提取的,主要来自就读该大学的学生。这些信息是由志愿者提供的,数据
这是一套高质量的白色玻璃垃圾数据集,包含了775张各种各样的白色玻璃瓶、玻璃杯等图片。这些数据可以用于垃圾分类、图像识别等相关领域的研究和开发。每张图片都经过精心采集和标注,确保数据的准确性和多样性。
50000条新闻文本数据集,文本有9类。可用于文本分类模型训练。
这是kaggle竞赛的猫狗大战公开数据集,包含train和test及一个csv说明文件,因为kaggle注册比较麻烦,并且下载速度很慢,需要的可以从这里下载。代码获取可以关注《Python与人工智能》
数据集介绍 首先是要下载数据集,下载地址:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition 数据解压之后会有两个文件夹,一个是“t
scikit-learn库的fit_transform( )函数就是用来降维的,属于PCA对象。使用前,要先导入PCA模块sklearn.decomposition,然后使用PCA( )构造函数,用n
用于分类识别、MATLAB实验教学、机器学习、计算机视觉等。
纹理图像分类数据集,KTH-TIPS数据集,包含orange-peel、bread等10类纹理图像
