可以从下面链接下载timit数据集的一部分，总共应该600多兆，这里只有40多兆，只有一部分也可以。我们可以看看格式。这里只有38个说话人，也就是38个文件夹。 TIMIT全称The DARPA TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus, 是由德州仪器(TI)、麻省理工学院(MIT)和坦福研究院(SRI)合作构建的声学-音素连续语音语料库。T
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2024-09-08 22:06:22
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数据集成就是将多个数据源合并存放在一个数据存储中（如数据仓库），从而方便后续的数据挖掘工作。据统计，大数据项目中 80% 的工作都和数据集成有关，这里的数据集成有更广泛的意义，包括了数据清洗、数据抽取、数据集成和数据变换等操作。这是因为数据挖掘前，我们需要的数据往往分布在不同的数据源中，需要考虑字段表达是否一样，以及属性是否冗余。数据集成的两种架构：ELT 和 ETL什么是 ETL 呢？ETL 是
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2023-09-04 23:30:58
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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针对Informer中时序数据ETT油温数据分析针对Informer中时序数据ETT油温数据分析 油温数据介绍 数据问题介绍 数
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2023-10-31 14:21:10
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目录1.查看数据集的基本信息2、显示前5行数据3、查看数据集的统计信息4、计算每类的个数 5、对分组后的某列或者多列使用聚合函数在机器学些中，当我们拿到一个数据集，尤其是关于分类的问题的数据集，有时需要进行数据分析，看看会不会存在数据不平衡等问题。下面将介绍一下，当我拿到有关我的课题时对数据集进行数据分析时用的几个函数。数据集的部分如下所示：1.查看数据集的基本信息使用info()可以得
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2023-08-15 22:59:52
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后面对Sklearn的学习主要以《Python机器学习基础教程》和《机器学习实战基于scikit-learn和tensorflow》，两本互为补充进行学习，下面是开篇的学习内容。1 初识数据 iris数据集的中
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2023-09-01 11:48:55
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python sklearn数据集及分析方法sklearn库数据集小数据集：数据信名称调用方式适用算法数据规模波士顿房价数据集load_boston()回归506*13鸢尾花数据集load_iris()分类150*4糖尿病数据集load_diabetes()回归442*10手写数字数据集load_digits()分类5620*64大数据集：数据信名称调用方式适用算法数据规模Olivetti脸部图像
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2023-11-24 09:47:00
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# Python数据分析数据集实现流程
在进行Python数据分析任务时，我们需要首先准备好数据集。本文将介绍如何实现Python数据分析数据集的步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下表展示了实现Python数据分析数据集的流程步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据集 |
| 3 | 数据清洗和处理 |
|
原创
2023-11-08 05:23:27
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数据集的介绍1.“鲍鱼年龄”数据集（Abalone Data Set）。是通过预测鲍鱼环，也就是鲍鱼的年轮，来推断鲍鱼寿命。该数据集来自于UCI（University of California，Irvine，UCI）提出的用于机器学习的数据库。 共有八个属性分别是：性别、长度、直径等具体的属性的介绍 方法一：利用BP 方法使用EL
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2024-09-24 15:41:10
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数据科学最让人头疼的地方之一，是你在工作时得不停地切换各种工具。
在处理同一项任务的时候，你可能会发现自己不得不同时用 Jupyter Notebook 修改一些代码，在命令行里安装一些新的工具，说不定还得在某个 IDE 里修改一个函数……有的时候，能在同一个软件中完成更多的事情看起来还真不错。
在今天的文章中，我将推荐几个在命令行上进行数据处理的超棒工具。事实证明，能在简
# Movielens数据集分析Python实现
## 概述
本文将介绍如何使用Python对Movielens数据集进行分析。Movielens是一个常用的电影评分数据集，包含了用户对电影的评分、电影信息和用户信息等数据。通过对这个数据集的分析，我们可以探索用户对电影的评分情况，了解用户和电影的特征，并进一步进行推荐系统的建模等工作。
## 流程
为了帮助小白快速上手Movielens数
原创
2023-07-21 15:19:03
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python数据分析基础（一）该部分将对python数据结构、函数等基础内容进行回顾，python大牛和想要直接套用模板进行数据分析方法的朋友可以直接跳过此部分。一、基本数据结构-元组和列表元组和列表是python最常见也是最基本的数据结构，其区别在于元组的内容和长度是不可变的，而列表是可变的。下面通过实例来介绍一些元组列表的基本操作。1、两者之间的转换
a=[1,2,3,4]
b=1,2,3,4
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2023-08-11 17:47:23
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# Python数据分析中的训练集、验证集和测试集
在机器学习和数据分析中，了解如何划分和使用数据集对于模型的性能至关重要。通常，数据集会被分为三个部分：训练集、验证集和测试集。本文将对此进行详细介绍，并附上代码示例，帮助您更好地理解如何在Python中实现这些划分。
## 1. 什么是训练集、验证集和测试集？
- **训练集（Training Set）**：用于训练模型的数据集。通过训练集
作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学hello，大家好我是东哥！用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pa
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2023-08-06 21:29:15
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摘要：本文融合了Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite和Vision meets Robotics: The KITTI Dataset两篇论文的内容，主要介
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2023-08-14 11:15:19
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# 创建数据分析数据集的完整指南
在数据分析的过程中，一个清晰、高效的数据集是至关重要的。对于刚入行的小白来说，了解如何创建和处理数据集将会使你在数据分析的旅程中走得更远。在此文章中，我将为你详细介绍创建数据集的流程、需要使用的代码以及图示，帮助你更好地理解这一过程。
## 数据集创建流程
以下是创建数据集的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|
看到文章标题，顾名思义应该也晓得本篇文章的重点内容是要说啥了吧？ 没错，就是想针对程序数据集上的多维分析唠几毛钱的！所谓程序数据集，是指数据源不是来自文件和SQL，而是由程序现计算出来的。这种情况在许多BI系统中都会出现，BI系统自己管理数据模型，把数据库挡在后面，不会直接开放SQL，更不会提供文件让你直接访问，访问数据都要通过程序接口（比如JavaAPI或Webservice）——这样
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2024-05-11 19:04:14
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NumPy(Numerical Python)快速高效的多维数组对象ndarray用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成用于将C、C++,Fortran代码集成到Python的工具pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。他提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块，聚合以
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2024-07-12 18:47:50
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文章目录一、Azure机器学习首页二、点击“Sign in”，输入windows账号、密码，邮箱验证三、登录后界面四、数据集简介及准备4.1数据集简介4.2.数据上传至Azure机器学习实验4.3.创建新的Azure机器学习实验4.4分割数据集4.5模型训练4.6选择预测项4.7模型评分4.8模型计算结果的可视化4.9模型评估五、总结5.1 曲线和度量指标5.2 保存实验 一、Azure机器学习
**fMRI数据集分析案例 Python**
## 引言
功能性磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging，fMRI）是一种常用的神经影像学技术，可以测量大脑在不同任务或状态下的活动水平。fMRI数据集分析是一个复杂的过程，需要使用专门的工具和技术。本文将介绍如何使用Python进行fMRI数据集分析的案例，帮助读者理解和应用该技术。
## 数据集准
原创
2023-09-16 06:17:31
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