为了学习python3特地的开了一个专栏，这个专栏也是为了边学习边总结，所以如果发现有问题请多多指教。python3有四种数据集，分别是列表、元组、字典和集合，四种数据集各有特点，由于很多地方对于python基础有很详细的介绍比如，菜鸟教程，这里就不详细的说，只写我觉得比较特别的一、列表(list)python中一个列表可包含不同类型的数据list = ['Google', 'Runoob', 1
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2023-06-27 20:49:50
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开头语 TensorFlow编程学习的入门一般都是基于MNIST手写数字数据集和Cifar(包括cifar-10和cifar-100)数据集，因为它们都比较小，一般的设备即可进行训练和测试。而相比之下虽然基于ImageNet分类数据集的实验更具有意义，更加权威，但由于ImageNet数据集实在太大，不便于入门的童靴直接上手操作。所以接下来，我将只讲一下如何用TensorFlow导入MNIST和C
摘要本文以R语言为基础，利用数据预览，探索式数据分析，缺失值的填补，增加新特征以及去除相关特征等方法，并通过构建随机森林模型，参数调优的方式对kaggle上的泰坦尼克项目进行了生存预测，结果是得分为0.81818，前4%。一、项目介绍泰坦尼克生存预测是Kaggle上参赛人数较多的竞赛之一，对于数据爱好者来说是初入机器学习领域相对比较容易的比赛，属于入门级比赛项目。比赛的目的其实很简单
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2023-08-13 22:17:01
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from torchvision.datasets import MNIST # import torchvision # torchvision.datasets. #准备数据集 mnist = MNIST(root="./mnist",train=True,download=True) prin
原创
2021-08-25 14:29:48
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从dataset类里可以看到如下数据集from .caltech import Caltech101, Caltech256
from .celeba import CelebA
from .cifar import CIFAR10, CIFAR100
from .cityscapes import Cityscapes
from .clevr import CLEVRClassification
如何使用Python自带的分类数据集
在Python中，我们可以使用一些自带的分类数据集来进行机器学习和数据分析任务。这些数据集已经被整理好并且可以直接使用，省去了我们自己收集和处理数据的麻烦。在本文中，我将教会你如何使用Python自带的分类数据集。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据集 |
| 步骤2 | 查看数据集
# Python库自带的数据集
在数据科学和机器学习领域，数据集是进行研究和实验的重要基础。为了帮助开发者更高效地上手以及进行快速原型开发，许多Python库自带了一些经典的数据集。本文将介绍如何利用Python库加载并使用这些数据集，展示一些基本的数据处理方式，并以可视化的形式展示结果，进一步帮助大家理解数据分析的过程。
## 常用的Python库与数据集
Python中有多个库提供自带的
pandas打乱数据集 一、总结 一句话总结： pandas可以用sample方法返回random sample，可以用reset_index方法reset打乱之后的index df=df.sample(frac=1.0) #打乱所有数据 df=df.reset_index(drop=True) #
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2020-09-13 03:31:00
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众所周知，R 是一个依赖于内存的软件，就是说一般情况下，数据集都会被整个地复制到内存之中再被处理。对于小型或者中型的数据集，这样处理当然没有什么问题。但是对于大型的数据集，例如网上抓取的金融类型时间序列数据或者一些日志数据，这样做就有很多因为内存不足导致的问题了。 这里是一个具体的例子。在 R 中输入如下代码，创建一个叫 x 的矩阵和叫 y 的向量。set.seed(123);
n = 50000
在这篇博客中，作者介绍了九个数据集，其中一些是推荐系统中常用到的标准数据集，也有一些是非传统意义上的数据集(non-traditional datasets)，作者相信，这些非传统数据集更接近真实场景的数据。首先，先说明下推荐系统数据中的几个类别：Item： 即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating：用户对item
前面讲了怎么用tensorflow识别一些常用的数据集，但是吧，大部分时候，我们都需要识别自己的数据集，比如你有一万张猫狗图片，这时候就需要把本地的那些照片作为数据集传到网络结构中进行处理，这些自己的图片，叫做自制数据集。这篇文章，咱们用本地的数据集，完成一次识别，我把数据集放在了自己的博客资源里，你们去瞅瞅，应该有。第一步咱们还是导入相应的包import tensorflow as tf
fro
ContentMNIST数据集基本介绍下载MNIST数据集到本地解析MNIST数据集显示MNIST数据集中训练集的前9张图片和标签 随着图像处理、计算机视觉、机器学习，甚至深度学习的蓬勃发展，一个良好的数据集作为学习和测试相关算法非常重要。MNIST数据集对于想要学习和测试相关算法，同时又不想花费大量的时间收集和整理数据集的人们来说，这是一个很好的数据库。MNIST数据集官方地址为：http:/
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2023-08-07 20:03:04
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数据集本身的分析技巧 作者：王立敏1.数据集数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一
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2023-09-15 16:11:35
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
# PyTorch自带的ImageNet数据集简介及使用示例
在深度学习领域，数据集的选择对于训练和评估模型的性能至关重要。ImageNet是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含超过一百万张带有标签的图像，用于图像分类任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它自带了ImageNet数据集，方便用户进行图像分类的实验和模型训练。
本文将介绍ImageNet数据集的特点，展示如何在PyTor
01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seabo...
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2021-09-05 10:43:29
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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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keras中自带数据集 一、总结 一句话总结： keras中自带了一些常用数据集，比如cifar10，cifar100，minist，boston_housing等等，讲课的话可以优先考虑这些数据集 二、keras中自带数据集 博客对应课程的视频位置：
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2020-08-24 04:29:00
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## 实现Python自带数据集包的步骤
为了实现"python自带数据集包"，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 查找和选择适合你的项目的数据集包。
2. 安装所选数据集包。
3. 导入所需的数据集。
4. 使用数据集进行数据分析或机器学习等其他操作。
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
### 1. 查找和选择数据集包
首先，你需要查找和选择适合你的项目
