这是一个个人博客实现letnet代码时使用的数据集，可以供学习和测试

基于边缘检测和BP神经网络的大豆杂草识别研究.pdf

本人将该数据集作为rcnn进行路面车道线，车辆以及裂缝检测的训练数据集，标注不易

该数据集合是进行WEKA学习的一个练习用数据集

这是一个自己做项目时用到的arima测试数据集，无侵犯版权情况，数据集对应着我一篇博客代码。

用于深度学习框架的植物病虫害数据集

本数据集总共涵盖了18848张图片，其中训练数据图片14683张，测试数据图片4165张，图片均带有标签。 总共分为4个大类40个小类，每类均有200+以上图片。 内赠博主训练好的模型(采用此数据集训练)gab.ms文件，是采用残差神经网络进行训练，准确率稳定在95%以上。 模型导入建议，将.ms文件置于resources/rawfile目录下(DevEco stduio)或者main/assets/model目录下(Android studio) 我是采用cmake将模型编译成so库后进行第三方so库导入到app里面的(没错，就是在Android生成so库，再导入到harmony应用来的，T_T) 有任何问题欢迎私信我哦^_^

基于BP神经网络的水果识别研究.pdf

train.csv+UNRATE.csv+LogiReg_data.txt+creditcard.csv+fandango_score_comparison.csv+big.txt

机器学习数据集的可视化