该数据集结构为: -E:/桌面/代码/数据集/UCRArchive_2018_csv -ACSF1 -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -Adiac -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -AllGestureWiimoteX -TEST.csv -TEST_label.csv -TRAIN.csv -TRAIN_label.csv -...... 每个数据集下包含测试集数据、测试集标签、训练集数据、训练集标签
2023-02-15 15:46:20 263.88MB 时间序列 UCR 时间序列分析
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SVM是用来解决分类问题的,如果解决两个变量的分类问题,可以理解成用一条直线把点给分开,完成分类
2023-02-15 13:22:57 2KB svm
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clintox_pred 来自MoleculeNet的clintox数据集的预测
2023-02-15 12:13:51 51KB JupyterNotebook
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自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集自动加权GCN算法实现反洗钱识别-数据集
2023-02-14 20:37:26 14.89MB 深度学习
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铁路接触网监控视频及组件图片数据集
2023-02-14 20:19:50 659KB 铁路接触网
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环形编码标记物数据集,YOLO数据集,已完成train,valid,test三个文件夹数据图片的标注,可用于实现编码标记物数据的训练。ss环形编码标记物数据集,YOLO数据集,已完成train,valid,test三个文件夹数据图片的标注,可用于实现编码标记物数据的训练 环形编码标记物数据集,YOLO数据集,已完成train,valid,test三个文件夹数据图片的标注,可用于实现编码标记物数据的训练
2023-02-14 18:15:14 882.79MB 环形编码标记物数据集
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C-MAPSS数据集是涡轮风扇发动机退化的模拟数据。这些数据是由美国宇航局使用商用模块化航空推进系统模拟(C-MAPSS)生成的。数据集包含21个传感器的多变量时间数据。有4个数据子集,FD00l、FD002、FD003和FD004,每个子集都有特定的运行条件和故障形式。每个数据子集都有一个训练集和一个测试集,训练集中记录的测量值是一直记录到发动机发生故障为止(run-tofailure实例)。而在测试集中,传感器记录值在故障前的某时刻终止,这样做的目的是为了预测该时刻的RUL。另外,还提供了测试数据集的真实剩余使用寿命(RUL)值。
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不平衡学习:一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包
2023-02-13 20:23:36 314KB python data-science machine-learning statistics
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压缩包主要包含用于数据预测的小波神经网络(WNN)源码及预测的数据集,其中WNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练,生成对应的训练后模型参数,test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测,输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等,train.csv为训练数据集,test.csv为测试数据集,.npy文件为训练后生成的权值、平滑因子、伸缩因子等参数。
2023-02-12 22:25:34 7KB 小波神经网络 数据预测 Python WNN
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眼底视网膜图片,训练、验证和测试数据集各400张。本资源只有测试集 training.zip:包含训练中的图片和标签 validation.zip:包含验证集的图片 valid_gt.zip:包含验证集的标签 命名规则如下: 病理性近视(PM):文件名以P开头 非病理性近视(non-PM): 高度近似(high myopia):文件名以H开头 正常眼睛(normal):文件名以N开头 网上收集免费资源不提供售后
2023-02-12 14:03:37 4.59MB cv 眼底数据集
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