自发布以来，ImageNet 数据集逐渐成为机器学习社区最流行的图像分类基准，但 ImageNet 自身存在着标签噪声，以及单标签标注属性与多类别样本之间的不匹配。所以在本文中，韩国 Naver AI 实验室提出了一种新颖的重新标注策略以及一个基于额外源数据的强大图像分类器，通过该策略训练的 ResNet 等多种架构都实现了性能提升。ImageNet 是机器学习社区最流行的图像分类基准数据集，包含
# Python数据集的使用指南
## 一、流程概述
在介绍Python中的数据集之前，我们先来看一下整个实现过程的流程。下面是一个简单的流程表格：
```mermaid
journey
title Python数据集实现流程
section 整体流程
开始 --> 下载数据 --> 导入数据 --> 数据处理 --> 数据可视化 --> 结束
```
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原创
2024-07-04 03:57:36
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为了方便深度学习模型的研究，网络有很多公开的数据集可供下载；对于特殊任务的深度学习任务，如果需要，则可以自行收集 & 标注数据集；根据数据集的大小，可以分为：小型数据集、重型数据集 & 大型数据集1、小型数据集 (MNIST、CIFAR – 图像分类)小型数据集在 100MB以内，一般数据量在 对于小型数据集，代表的有 MNIST、CIFAR数据集，这两个数据集都是分类任务的数据集
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2023-11-27 15:59:35
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一个性能优良，极度完美的数据集，具有较小偏差的大数据集，对于计算机视觉领域算法的研究是很重要的，具体非常重要的作用！ 在目标检测中，知名的数据集一个接着一个的被发布，被公开，被广大研究者使用，本文是
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2024-02-28 14:14:55
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今天在网上看到一个关于selectNodes与selectSingleNode的用法的区别。由于之前没有特别在意，因而今日看见是很是惊异。特复制过来，供大家一起学习！其中文中提到了最重要的区别是在运用操作后的变化。 selectnodes: selectNodes和ChildNodes获取XML内容数组的差异性
我们在使用XML进行查询或者变更数据的时候，需要注意两个很相近但结果相差很大
Sklearn内置了一些机器学习的数据集，其中包括鸢尾花数据集、乳腺癌数据集、波士顿房价数据集、糖尿病数据集、手写数字数据集和酒质量数据集等。7.4.1 鸢尾花数据集简介“鸢尾花”数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含3类共150条记录，每类各50个数据。首先需要导入“鸢尾花”数据集，然后查看数据集的属性，输入如下：from sklea
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2023-08-02 17:56:05
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如何使用R内置的数据集R在datasets包中提供了100多个可以使用的数据集|通过data()函数加载入内存data()dim(data()$results)data()$resultsdata()$results[,4]向量rivers #北美141条河流长度state.abb #美国50个州的双字母缩写state.area #美国50个州的面积state.n
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2023-07-24 23:53:02
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KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP ACM（Association for Computing Machiner）的 SIGKDD（Special Interest Group on Know
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2024-04-26 11:28:12
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视觉方向的通用数据集
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2021-08-13 17:45:14
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视觉方向的通用数据集
原创
2021-08-13 17:53:14
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## Python自带的数据集
在Python的生态系统中，有很多可用于数据分析和机器学习的模块和库。其中，Python自带了一些常用的数据集，这些数据集可以帮助我们在学习和实践中进行分析和建模。本文将介绍一些常用的Python自带数据集，并提供相应的代码示例。
### 1. `iris`数据集
`iris`数据集是机器学习领域中最常用的数据集之一，它包含了150个样本，每个样本有4个特征：
原创
2023-07-17 03:08:03
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R中的数据集数据集的概念：数据集是由数据构成的一个矩形数组。统计学家称数据集的行为观测，列为向量；数据库分析师称数据集的行为记录，列为字段；数据挖掘/机器学习的研究者则称其为示例和属性。数据集包括数据结构、内容和数据类型。R语言常用的数据结构包括标量、向量、数组、数据框和列表，可以处理的数据类型包括数值型、字符型、逻辑型、复数型（虚数）、原生型（字节）。向量定义：向量是用于存储数值型、字符型或逻辑
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2023-09-19 12:32:37
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@Author：Runsen计算机视觉中具有挑战性的主题之一，对象检测，可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来，因此需要了解常见的目标检测的开源数据集https://public.roboflow.com/object-detectionCIFAR-10CIFAR-10 是一个综合数据集，由 10 个不同类别的 60,000 张彩色图像组成
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2024-08-18 22:36:34
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深度学习的三大要素：数据、算法、算力。数据在深度学习中占据着非常重要的地位，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。本文收集整理了21个国内外经典的开源数据，包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。一、目标检测1.COCO2017数据集 COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本，主要用于COCO在2017年后持有的物体检测
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2023-10-19 12:24:55
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PASCAL VOC 数据集的应用领域有Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification等，它的常用版本为2007年和2012年的，PASCAL VOC 2007 和 2012 数据集组织结构一致，内容没有重复，共有20个不同类别的物体。下载PASCAL VO
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2024-08-27 15:07:07
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学习记录（一）1. 制作自己的数据集该数据集是通过使用网络爬虫以及对其他车辆数据集中的图片进行收集，制作的一个与cifar10数据集结构相同的车辆数据集。所有照片被分为10个不同的类别，它们分别是train，bus，minibus，fireengin，motorcycle，ambulance，sedan，jeep，bike和truck，共六万张，图片的规格为32×32×3。其中50000张图片被划
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2023-08-13 15:47:26
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前言常见的语义分割数据集有VOC2012, MS COCO以及Cityscapes等。 今天我们介绍Cityscapes数据集1. 数据集简介Cityscapes数据集，即城市景观数据集，其中包含从50个不同城市的街景中记录的各种立体视频序列，除了更大的20000个弱注释帧之外，还有高质量的5000帧像素级注释。Cityscapes数据集共有fine和coarse两套评测标准，前者提供5000张精
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2024-04-16 15:20:21
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# Java 类标签的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现 "Java 类标签 有哪些" 的功能。下面是整个实现过程的步骤和代码示例：
## 实现流程
```mermaid
journey
title 实现 "Java 类标签 有哪些"
section 了解需求
section 创建标签
section 添加标签
section 查询标签
原创
2023-12-24 08:42:57
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一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！ 安装
install pandas_profiling 使用 那么我们继续使用之前文章中使用过很多次的NBA数据集，还记得我们在介绍pandas使用的那篇文
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2024-03-30 22:33:40
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数据类型-数据集 一、基本数据类型——列表列表的定义：定义：[] 内以逗号分隔，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素列表的创建：list_test=['张三', '李四', '王五']或list_test = list('王五') 列表的特点和常用操作特性：1. 可存放多个值2. 按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，有序3. 可修改指定索引位置对应
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2023-09-11 16:52:48
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