# 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
```
##
原创
2024-07-04 03:57:36
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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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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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## 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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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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# 不是Python自带的数据集有哪些
在数据科学和机器学习领域，数据集的选择对任务的成败至关重要。虽然Python自带了一些基础的数据集供学习和测试使用，例如在`sklearn.datasets`模块中，但实际上，有许多外部数据集也为不同的应用提供了丰富的选择。本文将探讨一些知名的外部数据集，通过实例展示如何加载和处理这些数据集，并利用可视化工具帮助理解数据。
## 1. 外部数据集的选择
原创
2024-09-15 04:51:39
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文章目录一、人工智能概述二、什么是机器学习三、特征工程3.1 数据集3.2 特征工程 一、人工智能概述1.机器学习是人工智能的一个实现途径2.深度学习是由机器学习的一个方法（人工神经网络）发展而来的3.机器学习，深度学习能做什么 传统预测，图像识别，自然语言处理二、什么是机器学习1.机器学习就是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对未知数据进行预测2.数据集构成数据集由特征值和目标值构成，每一行
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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目前数据科学领域正在突飞猛进地发展，易于使用和开箱即用的 Python 数据科学库在不断地脱颖而出。在这篇文章中，我将介绍五个这样的库，他们加快传数据科学地的进程，从而降低进入初学者的门槛，具体如下：DablEmotFlashtextSweetVizNumerizer1、Dabl(数据分析基线库)Dabl 是由 Andreas Mueller 创建的，它的理念是使初学者更容易学习机器学习，并降低常
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2024-04-04 10:45:06
44阅读
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
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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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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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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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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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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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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# Python自带的文本分类数据集
在数据科学与机器学习领域，文本分类是一个重要的研究课题。Python为我们提供了多个内置库，内含丰富的文本分类数据集。本文将介绍几种常用的文本分类数据集，并给出代码示例，以帮助新手更好地理解和使用这些数据集。
## 1. 什么是文本分类？
文本分类是将文本数据分为不同类别的过程。常见的应用包括垃圾邮件检测、情感分析、主题分类等。通过机器学习算法，模型可以
原创
2024-09-14 03:33:43
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