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17类花,每类80张图片,共计1360张图片(编号1~1360,每80个连续的编号为一类图片,一类花的图片在同一个文件夹中)。

机器学习 18 0 ZIP 2020-08-16 06:08:42

该数据集用于0~9的数字分类,均为灰度图,包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),其像素值为0到1。为简单起见,每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。

机器学习 16 0 ZIP 2020-08-14 23:08:25

回归问题,预测房价。共计506条数据,文件中每一行为一条数据,分14列。前13列为影响房价的各种因素(如房子大小、楼层数等),第14列为该房子的具体价格。

机器学习 16 0 ZIP 2020-08-12 09:08:19

Cifar-10 由 60000 张 32*32 的 RGB 彩色图片构成,共 10 个分类。50000 张训练,10000 张测试。

机器学习 16 0 ZIP 2020-08-10 15:08:44

iris 数据集包含150个数据样本,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

机器学习 24 0 ZIP 2020-08-09 13:08:55