加州房价数据集，可以用于数据分析、机器学习和深度学习的学习使用

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。 Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。从历史上看，这个术语起源于大型机领域，在那里它有一个明确界定的意义，非常接近现代的计算机档案。这个主题是不包括在这里的。 最简单的情况下，只有一个变量，然后在数据集由一列列的数值组成，往往被描述为一个列表。尽管名称，这样一个单数据集不是一套通常的数学意义，因为某一个指定数值，可能会出现多次。通常的顺序并不重要，然后这样数值的集合可能被视为多重集，而不是（顺序）列表。 值可能是数字，例如真正的数字或整数，例如代表一个人的身高多少厘米，但也可能是象征性的数据（即不包括数字），例如代表一个人的种族问题。更一般的说，价值可以是任何类型描述为某种程度的测量。对于每一个变量，通常所有的值都是同类。但是也可能是“遗漏值”，其中需要指出的某种方式。 数据集可以分

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

机器学习基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+课程报告 1、搭建环境 创建运行yolov5的虚拟环境：conda create -n yolov5 python=3.9 安装yolov5的运行环境：pip install -r requirements.txt 运行yolov5算法：python detect.py --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube

主要用于数据集的制作，要点在于图片的resize和由彩色图到灰度图的转换，以及随机划分测试与训练集

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python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

机器学习实验1：朝阳医院2018年销售数据 数据集描述：该数据集包含了朝阳医院2018年的销售数据，包括日期、科室、医生、药品名称、销售量等信息。 数据集格式：Excel文件（.xlsx） 机器学习实验2：adult数据集 数据集描述：该数据集是UCI机器学习库中的"Adult"数据集，包含了48,842个样本，每个样本有15个特征和一个标签。该数据集用于解决二分类问题，即判断一个人是否年收入超过50K美元。 训练数据文件名：adult.txt 测试数据文件名：adult.test 机器学习实验3：自定义数据集 数据集描述：该数据集可以根据实际需求自行分配，可以包含任何类型的数据和标签。 数据集路径：./data 在实验3中，你可以根据具体任务的需求，选择合适的数据集进行训练和测试。例如，如果你的任务是图像分类，可以选择一个包含图像文件和对应标签的文件夹作为数据集；如果你的任务是文本分类，可以选择一个包含文本文件和对应标签的文件夹作为数据集。

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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。