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机器学习训练的数据集-UCI数据集，包含55个数据集

#3.5_批数据训练_(PyTorch_tutorial_神经网络_教学)

查看文章 https://blog.csdn.net/wwt72/article/details/106101707，使用该数据集学习华为云ModelArts，文件名称对应文章目录相关名称。 文件内容注：全民AI成长计划课程 - 实验环境准备.pdf 和 foods_recongition_23.tar

Kaggle 训练数据，标题讽刺数据集

语义相似度任务数据训练集、验证集、测试集。LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，用于判断两个问题的语义是否相同。

ArcFace/InsightFace使用自己数据训练/验证过程(2)-附件资源

泰坦尼克号CSV训练数据。 titianic_train.csv

2020厦门国际银行数创金融杯建模大赛数据集-训练集

NBA预测 一种算法，旨在根据NBA历史数据训练模型，以预测任何一天的所有比赛结果。 概述 该代码是可复制的，由三个基本方面组成。 首先是收集并清理4年的历史数据。 使用SportRadar API，我们可以收集不同NBA球队的ID，这些球队的4年季节性统计数据，以及每场比赛的主队，客队和获胜者可追溯到4年的完整赛季时间表。 然后，我们将这些数据合并到一个可用的数据框中，每一行都是一个包含来自主队，敬畏队和比赛获胜者的数据的游戏。 然后，使用这些数据，我们测试了不同的顺序模型，以找到超参数的最佳组合。 对最佳模型进行了数据训练，并根据验证数据的多个不同随机状态（没有任何泄漏）进行了评估。 从那里，我们使用pysbr API检索给定日期上每个游戏的行。 使用该模型，我们可以预测游戏每个可能结果的概率； 赢家或输家。 我们将这种预测的概率与直线相结合，以计算出两种可能的下注选择。 一种使用凯利