搜索资源列表
RBF_example_IRIS
- RBF神经网络应用于IRIS数据集的例子-Am example of RBF-NN applied on IRIS Data Set
cheswithdiffrentsurpport
- 模式识别领域的通用数据集，在不同的支持度下的频繁项集。-The field of pattern recognition of common data sets, at different levels of support under the frequent itemsets.
Bayes
- 该代码包是一个基于贝叶斯分类器的分类程序，内含数据集、可运行程序-The code package is a classifier based on Bayesian classification procedures, including data sets, can run the program
popular-UCI-datasets
- 一些非常有用的数据集，适合我们从事机器学习的人使用，matlab下的mat格式和excel格式，包括注明的iris，糖尿病等数据集-some useful datasers for machine learning learners,such as diabeters,iris and so on
Data_gen-by-IBM
- IBM随机数据生成器，是数据挖掘的辅助工具，可以根据输入的参数随机产生指定大小的数据集-IBM random data generator, the auxiliary data mining tools, based on randomly generated input parameters specify the size of the data set
PSO
- PSO算法，粒子群算法，其中包括5个UCI数据集，还包括数据处理部分，-PSO algorithm, particle swarm optimization, including five UCI data sets, including data processing section,
LDAfenlei
- 此程序主要用来对iris数据集进行分类，主要训练二分类器。(This program is mainly used to classify iris data sets)
Iris数据集BP神经网络实例代码
- Iris数据集BP神经网络实例代码，该例子程序提供AForge.NET实现和matlab实现两种途径(Iris data set, BP neural network example code)
cnn
- 卷积神经网络（CNN），TensorFlow框架下运行，基于MNIST手写体数据集，可直接运行(Convolutional Neural Network (CNN), run under TensorFlow framework, can run directly based on MNIST handwritten dataset)
]ORL+PCA+SVM-11
- 编写了用户界面程序实现ocr人脸数据集的识别，使用了svm分类器(A user interface program is developed to realize the recognition of OCR face data set, and the SVM classifier is used)
深度学习开放数据集
- 深度学习开放数据集，用于机器学习的数据库(Deep learning open data set)
data set
- 常用的分类数据集 banana数据集 flame数据集(banana data set , flame data set)
utf8''Traffic-sign-recognition
- 项目基于Tensorflow进行实现。 #### 文件说明： --- * input_data.py: 图片的输入 * traffic_sign_cnn.py: 用cnn进行训练分类 * testDemo.py: 用于测试已经训练出来的模型，输入单个图片输出结果，并分类到文件夹 #### 数据集说明： --- * 这里是列表文本使用的是比利时的交通标志数据集，可以网上自己找，里面有62个分类。 #### 网络说明： --- *
iris
- 文件包含鸢尾花csv数据集以及鸢尾花项目代码的py文件以及txt文件(The file contains the iris CSV dataset and the PY file and the txt file of the iris project code.)
Geolife Data 1.3
- Geolife GPS 轨迹数据集–用户指南 这一 GPS 轨迹数据集是在 (微软研究亚洲) Geolife 项目中收集的, 178 用户在四年 (2007年4月至 2011年10月) 期间。该数据集的 GPS 轨迹由一个时间戳点序列表示, 每一个都包含纬度、经度和高度信息。该数据集包含17621个轨迹, 总距离为1251654公里, 总持续时间为48203小时。该轨迹数据集可以应用于移动模式挖掘、用户活动识别、基于位置的社交网络、位置隐私和位置推荐等多个研究领域。(Geolife GPS t
recommend
- 机器学习入门经典算法中的推荐算法，各大电商网站必备算法，内含数据集。(Machine learning introduction classic algorithm recommendation algorithm, the major e-commerce website necessary algorithm, containing data set.)
极客内参-大数据开发实战-淘宝数据8
- 大数据环境搭建，主要是关于大数据分析的数据集。(Building big data environment)
wikipedia_info
- wikipedia跨模态（文本图像）数据集，可用于图像标注、跨媒体检索等领域。共十类，已标注。文本特征是10维LDA特征，图像特征是128维SIFT特征(Wikipedia datasets for cross-media retrieval, image annotation etc.)
04.CNN处理CiFar
- 以python语言为基础，利用tensorflow机器学习架构，两层卷积神经网络实现，CiFar数据集图片分类功能。(Based on Python language, using tensorflow machine learning architecture, two-layer convolutional neural network, CiFar data set image classification function.)
MNIST数据集
- 手写数字识别数据集的训练集和测试集，关于BP神经网络(Handwritten digit recognition data set)