机器学习/深度学习必备，income数据集

随着大数据时代的到来，数据分析和机器学习已经成为许多领域不可或缺的一部分。而在这些领域中，数据集是进行训练和测试的重要资源。为了方便数据分析和机器学习项目的开发，已经有许多公开的数据集资源可以供大家免费使用。 在这些公开的数据集资源中，Kaggle、UCI机器学习存储库、Google 数据集搜索、AWS 公开数据集、数据集之家、数据堂、数据派等资源提供了大量涵盖不同领域和不同规模的数据集，涉及到的领域包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、社交网络分析、金融、医疗等。 这些数据集的使用可以帮助数据科学家和机器学习从业者更好地进行训练和测试，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，这些数据集也可以为初学者提供一些实践的机会，帮助他们掌握数据分析和机器学习的相关技能。 因此，数据科学领域资源汇总：数据集搜索平台+机器学习+公开数据集+为数据分析和机器学习项目提供免费数据资源的主题非常适合用于数据科学和机器学习的毕业设计，让学生们有机会深入研究和使用这些公开数据集资源，探索数据分析和机器学习的更多可能性。

UCF101数据集，完整版，网盘分享。

Adobe composition-1k数据集只包含alpha和fg（以及测试集中的trimap）。 文件内容包括如下： ├── adobe_composition-1k │ ├── Test_set │ │ ├── Adobe-licensed images │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg │ │ │ ├── trimaps │ ├── Training_set │ │ ├── Adobe-licensed images │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg │ │ ├── Other │ │ │ ├── alpha │ │ │ ├── fg 总的来说，数据集文件收集不易，但是完整的，总共体积大小为410MB左右，如果要合成图像的话还需要经过后续转换步骤，涉及COCO训练数据和VOC测试数据。

实验报告：https://blog.csdn.net/Amzmks/article/details/128583508 探讨了某个国家或地区电影上座人数与电影的时长、荧幕数量、分级、题材、演员和导演等指标的关系，使用Python编程语言，利用随机森林回归预测的方法分析了影响电影卖座程度的因素，预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib 数据分析 数据挖掘

进行学习机器学习，需要很多数据集进行练习，本数据集就是给开始学习人工智能的朋友准备的初级数据集，不再需要自己到处寻找数据集。

红绿灯检测数据集，该数据集基于CCF BDCI，用于红绿灯检测，该数据集包含2600个人工标记的红绿灯类别和颜色标签。红绿灯类别包括9类 红绿灯检测数据集，该数据集基于CCF BDCI，用于红绿灯检测，该数据集包含2600个人工标记的红绿灯类别和颜色标签。红绿灯类别包括9类

光伏发电量预测机器学习数据集

深度学习常用数据集，共有7万张图片。其中6万张用于训练神经网络，1万张用于测试神经网络。 每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。 黑底白字。黑底用0表示，白字用0~1之间的浮点数表示，越接近1，颜色越百。

深度学习中，对不同类的数据集图片进行分类，使得训练集、测试集、验证集中含有的图片类别不冲突。例如我手头有一个医学图像处理的数据集，我要检测图片中的病变类别，分清他是肿瘤、创伤还是其它问题，因为每一类图片都对应着多个病人，但在实际训练过程中，同一个病人的病变图片差不多，如果分属于训练集、验证集、测试集，那么检测精度一定会有是会有所下降，所以需要先进行一次分类。这个程序就是起到这样一个作用。classify.py #读取图片前六位 def sixTop(fileList): sixTopName = list() for name in fileList: sixTopName.append(name[0:6]) return sixTopName #判断前六位数字是否重复，输出次数 def imgRepeat(L): repeatList = [] setList = set(L) flag=True if len(L) != len(setList): flag=False