基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBE

分为四类，可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾

这个数据集的目的是使用二元叶片图像和提取的特征（包括形状，边缘和纹理）来准确识别99种植物。叶片由于其体积，流行率和独特的特性，是区分植物物种的有效手段。它们还提供了一个有趣的介绍，介绍如何应用涉及到基于图像的特性的技术。第一步，尝试构建一个使用预先提取的特征的分类器。接下来，尝试创建一组自己的功能。最后，检查您所犯的错误，并查看可以做些什么来改进。 Leaf Classification_datasets.txt

手势识别数据集（手势包括0-10）--大部分类别千张以上，分为训练集和验证级。图像分类数据集，图像分类入门。

数据集包含训练和测试两个文件，各包含 12500张图像，共 25000张。 来自 2013 年的 kaggle 竞赛，当时获胜者使用卷积神经网络达到了 95% 的精度。

包含了甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共等8种作物

Fashion MNIST数据集 是kaggle上提供的一个图像分类入门级的数据集，其中包含10个类别的70000个灰度图像。如图所示，这些图片显示的是每件衣服的低分辨率(28×28像素)

中文新闻分类数据集

模型微调》文本情感分类文本情感分类文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。后续内容将从以下几个方面展开：文本情感分类数据

imdb数据集：用于文档分类。