yolov5预训练集

清华大学-哈尔滨工业大学 自然语言处理，测试集，开发集

主要介绍了python中如何实现将数据分成训练集与测试集的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

画出近邻法的程序框图，对给定的分别存放在文件“riply_trn.mat”和”riply_tst.mat”中的两类样本训练集250个测试集1000个，试用近邻法，k近邻法与剪辑近邻法, 重复剪辑近邻法给出测试集的分类结果并分别计算其错误率。

在网上没有找到根据需求自定义划分训练集和测试集的方法，于是自己琢磨了一下，完全可以运行，并可以得到预测的准确率~~

本语料库由复旦大学李荣陆提供。训练和测试两个语料各分为20个相同类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。使用时尽量注明来源（复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组）。

1、使用model_select子模块中的train_test_split函数进行划分 数据：使用kaggle上Titanic数据集 划分方法：随机划分 # 导入pandas模块，sklearn中model_select模块 import pandas as pd from sklearn.model_select import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('.../titanic_dataset/train.csv') # 将特征划分到 X 中，标签划分到 Y 中 x = data.iloc[:, 2:] y = data.l

2021电赛F题，k210数字识别，使用神经网络模型，cuda训练，准确率可达98.7%以上，有技术问题可免费咨询

四个车辆训练集，大家可以试一试，最后一个训练集效果最好，但是这个训练集卡通车不能识别，只能真实完整车，欢迎大家私信评论，与我交流，对这块比较感兴趣

AOD-Net去雾网络训练数据集，其中包含两部分，一个是original_image，还有一个是training_images