推荐阅读时间：10min~12min 文章内容：通过sklearn下载机器学习所用数据集 1简介 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...3.1分类和聚类生成器 单标签 make_blobs：多类单标签数据集，为每个类分配一个或多个正太分布的点集，对于中心和各簇的标准偏差提供了更好的控制，可用于演示聚类 make_classification...这个数据集可以通过两个方法来获取下载：fetch_20newsgroups 和 fetch_20newsgroups_vectorized。...该数据集在 [1] 中有详细描述。该数据集的特征矩阵是一个 scipy CSR 稀疏矩阵，有 804414 个样品和 47236 个特征。...人脸验证和人脸识别都是基于经过训练用于人脸检测的模型的输出所进行的任务。 这个数据集可以通过两个方法来下载：fetch_lfw_pairs 和 fetch_lfw_people。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...如何开发手动实现的差分运算。 如何使用内置的Pandas差分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。...原始数据集记为Makridakis，Wheelwright和Hyndman（1998）。 在这里下载并了解有关数据集的更多信息。下面的例子加载并创建了加载数据集的图。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。...具体来说，你学到了： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。 如何开发手动实现的差分运算。 如何使用内置的Pandas差分函数。
WenetSpeech数据集 10000+小时的普通话语音数据集，使用地址：PPASR WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast...为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。...TEST_NET 23 互联网 比赛测试 TEST_MEETING 15 会议 远场、对话、自发和会议数据集 本教程介绍如何使用该数据集训练语音识别模型，只是用强标签的数据，主要分三步。...然后制作数据集，下载原始的数据是没有裁剪的，我们需要根据JSON标注文件裁剪并标注音频文件。...，跟普通使用一样，在项目根目录执行create_data.py就能过生成训练所需的数据列表，词汇表和均值标准差文件。
大多数情况下，FineReport直接在设计器里使用“数据集查询”，直接写SQL就能满足报表要求，但对于一些复杂的报表，有时候SQL处理并不方便，这时可以把查询结果在应用层做一些预处理后，再传递给报表，...即所谓的“程序数据集”，FineReport的帮助文档上给了一个示例： 1 package com.fr.data; 2 3 import java.sql.Connection...68 valueList = new ArrayList(); 69 // 下面开始建立数据库连接，按照刚才的SQL语句进行查询 70...，维护起来不太方便，目前大多数b/s应用，对于数据库连接，通常是利用spring在xml里配置datasource bean，运行时动态注入 2、将查询出的结果，填充到数据集时，采用的是数字索引(见82...(Exception e) { 119 e.printStackTrace(); 120 } 121 122 } 123 124 // 获取数据库连接
概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...创建迭代器 我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。...但并不是将新数据馈送到相同的数据集，而是在数据集之间转换。如前，我们需要一个训练集和一个测试集。.../tf/data/Dataset 结论 该数据集 API 使我们快速、稳健地创建优化输入流程来训练、评估和测试我们的模型。
数据地图---使用Training Dynamics来映射和诊断数据集 最近看到一篇很有趣的文章，发表于EMNLP-20，作者团队主要来自AllenAI： Dataset Cartography: Mapping...然后在训练结束后，我们对这N个概率，我们计算概率的均值和标准差，分别记为confidence和variability，构成该sample的坐标，这样就可以绘制数据地图（dataset cartography...下面是使用SNLI数据集绘制的数据地图： 上图大致可以分为三个区域： easy-to-learn：是confidence较高，但是variability较低的区域 hard-to-learn：是confidence...在其他数据集上，也有类似的现象： 作者进一步做了一些实验，来探究三个区域样本的功能，发现： easy样本，虽然对模型性能的贡献不大，但是如果完全不使用的话，模型的收敛会很困难 ambiguous的贡献基本上是最大的...笔者自己也跑了一下在SST2数据集上的数据地图，分别使用一个大模型和一个小模型，发现差异明显： 下图是使用RoBERTa-large的效果： 下图则是使用BERT-tiny的效果： 还是挺有意思的，
时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。...下面以time series 普遍使用的数据 airline passenger为例。 这是十一年的每月乘客数量，单位是千人次。 ?...如果想尝试其他的数据集，可以访问这里： https://datamarket.com/data/list/?...即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。 先从简单的方法说起。给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？ （1）mean（平均值）：未来值是历史值的平均。 ?...（3）对原始数据取log或者开根号。这对variance不是常数的很有效。 如何看数据是不是stationary呢？
7.9 组合数据集：连接和附加 原文：Combining Datasets: Concat and Append 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册...一些最有趣的数据研究来自于不同的数据源的组合。这些操作可能涉及，从两个不同数据集的非常简单的连接，到更复杂的数据库风格的连接和合并，来正确处理数据集之间的任何重叠。...在这里，我们将使用pd.concat函数的，看一下Series和DataFrame的简单连接；稍后我们将深入研究 Pandas 中实现的内存中的更复杂的合并和连接。...keys选项为数据源指定标签；结果将是包含数据的分层索引的序列： display('x', 'y', "pd.concat([x, y], keys=['x', 'y'])") x： A B 0 A0...使用join的连接 在我们刚看到的简单示例中，我们主要使用共享列名来连接DataFrame。实际上，来自不同来源的数据可能具有不同的列名称集，而pd.concat在这种情况下提供了几个选项。
首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展...无论报表里是否用到了这个数据集，报表工具都要先完成数据集的取数和运算再进行报表运算，因而，如果数据集发生卡滞，整个报表就不能运算了。...皕杰报表中影响数据集取数的因素主要包括，数据库的JDBC驱动不匹配，取数据的sql不正确或不够优化，数据量太大占用内存过多。...1、数据库的JDBC驱动是由数据库厂家配套的，不仅与数据库的版本相关，还与jdk的版本相关，JDBC驱动不匹配就不能从数据库正常取数了。...如皕杰报表6.0的运行环境是JDK1.8，如JDBC驱动不支持JDK1.8就不能正常取数。2、取数据的sql可放到数据库客户端上先行运行测试，以确保取数sql正确。
从青少年大脑认知发展(ABCD)的研究，到老年人(例如，36-100岁以上的人)的人类连接组老化项目(HCP-A)数据集，不同人群的样本可用来研究健康和疾病中的大脑结构和功能。...i.对于每个参与者，数据包括使用MPRAGE序列获得的T1加权3D解剖图像和两个静息态功能磁共振扫描成像 (每次扫描7分钟)。 ii.所有数据都是在3 T机器获得的。...iii.或者，从ABCD下载经过处理的连接矩阵可以在大约一天内完成。 iv.使用原始数据和预处理数据也会影响存储空间，这是需要考虑的第二个因素。...xii.例如，应包括提供成像采集参数、预处理管道和行为测量的总结，以及如何使用和分析数据的描述。 预期结果 我们有详细的步骤，如何在数据生命周期的所有阶段使用开源数据集。....，2018)使用来自HCP青年样本和PNC的开源数据表明，当从功能连接数据预测参与者特征时，使用基于任务的数据生成预测模型比使用静息状数据生成的预测模型产生更高的预测性能。
为什么使用dataloader进行批训练 我们的训练模型在进行批训练的时候，就涉及到每一批应该选择什么数据的问题，而pytorch的dataloader就能够帮助我们包装数据，还能够有效的进行数据迭代，...如何使用pytorch数据加载到模型 Pytorch的数据加载到模型是有一个操作顺序，如下： 创建一个dataset对象 创建一个DataLoader对象 循环这个DataLoader对象，将标签等加载到模型中进行训练...关于DataLoader DataLoader将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor，用于后面的训练 使用DataLoader...进行批训练的例子 打印结果如下： 结语 Dataloader作为pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类，组合了数据集和采样器，并在数据集上提供了单线程或多线程的可迭代对象，另外我们在设置...shuffle=TRUE时，每下一次读取数据时，数据的顺序都会被打乱，然后再进行下一次，从而两次数据读取到的顺序都是不同的，而如果设置shuffle=False，那么在下一次数据读取时，不会打乱数据的顺序
介绍 我们每天处理的数据最多的类型可能是时间序列数据。基本上，使用日期，时间或两者同时索引的任何内容都可以视为时间序列数据集。在我们工作中，可能经常需要使用日期和时间本身来过滤时间序列数据。...在此应用程序中，我们将使用Pandas从CSV文件读取/写入数据，并根据选定的开始和结束日期/时间调整数据框的大小。...对于我们的应用程序，我们将使用Streamlit为我们的时间序列数据渲染一个交互式滑动过滤器，该数据也将即时可视化。...“pip install”，例如以下命令 pip install streamlit 数据集 我们将使用随机生成的数据集，它有一个日期、时间和值的列，如下所示。...最后，运行我们的程序 streamlit run file_name.py 结果 一个交互式仪表板，允许你可视化地过滤你的时间序列数据，并在同一时间可视化它!
本小节使用torch搭建线性回归模型，训练和测试： （1）定义模型超参数：输入大小、隐含层、输出、迭代次数、批量大小、学习率。...（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147） （3）定义模型（定义全连接神经网络...， 使用自己的数据集请参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147 train_loader = torch.utils.data.DataLoader...: {} %'.format(100 * correct / total)) # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt') 加餐：在自己数据集上使用...format(100 * correct / total)) # 保存模型参数 torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt') 总结： 加餐部分加入：在自己数据集上使用
DAVIS数据集里的蒙太奇图像(来自于:DAVIS挑战赛) 当我们进入一个新的领域，最难的事情往往是入门和上手操作。...在深度学习领域，第一件事（通常也是最关键的）就是处理数据，所以我们在写Python代码时，需要一个更有组织的方法来加载和使用图像数据。...此外，验证集的划分也需要根据视频进行划分，如果训练集和验证集中有来自于同一个视频的图片，那验证集的得分就没有意义(类似于'数据泄露')。 我们可以用同一套代码去加载输入图片或者输出掩码。...使用生成器 在有了所需的数据生成器后，可以像上面的方法那样在自己的循环中调用（例如打印出输入图片和输出掩码进行对比），但是在Keras中训练模型时，并不一定非要这样做。...，增强等等）； 将输入图片与它的掩码匹配对应起来 训练集和验证集的划分（基于视频数据） 参数化generate_data()方法（难道你总是需要做随机？）
本文为你介绍，如何在 GPU 深度学习云服务里，上传和使用自己的数据集。 （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。...解决了第一个问题后，我用 Russell Cloud 为你演示，如何上传你自己的数据集，并且进行深度学习训练。 注册 使用之前，请你先到 Russell Cloud 上注册一个免费账号。...它的使用方法，我们后面会介绍。 先说说，你最关心的数据集上传问题。 数据 解压后目录中的另一个文件夹，cats_and_dogs_small，就包含了我们要使用和上传的数据集。...在“数据集”栏目中选择“创建数据集”。 如上图，填写数据集名称为“cats_and_dogs_small”。 这里会出现数据集的 ID ，我们需要用它，将云端的数据集，跟本地目录连接起来。...通过一个实际的深度学习模型训练过程，我为你展示了如何把自己的数据集上传到云环境，并且在训练过程中挂载和调用它。
为了解决这个问题，我们可以将审阅者的名称与其度量值连接起来，形成一个惟一的字符串。我们可以强制要求至少存在3个测量字段，以减少数据集中的噪音，因为不同的审阅者获得了相同的id。...标准化 数据中可能存在一些属性，它们在所有记录中可能没有相同的含义。在这种情况下，我们需要使用我们的直觉(或一些基线)来标准化跨数据集的属性。...结构化 一旦我们确信我们所做的所有的预处理数据良好，剩下要做的最后一件事是将数据以一个共同的格式如CSV， JSON等新型结构化， 以便有兴趣使用数据集的人能够轻松地读取和导入数据。...在此过程中，请记住本文的以下主要观点： 无论您是否考虑到特定的问题，请尝试识别数据集的EssentialData信号。这将指导数据集搜索过程。 结合来自多个数据源的数据，以提高数据集的有用性和质量。...一旦确定了数据提取源，就可以了解站点的结构并计划如何系统地提取数据。 根据提取过程中遇到的意外情况即兴编写脚本的过程。
完成本教程后，你将会学到以下内容： 如何生成多类别分类预测的测试问题 如何生成二元分类预测的测试问题 如何生成线性回归预测的测试问题 教程概述 本教程共三部分，内容如下： 测试数据集 分类测试问题 回归测试问题...测试数据集 开发和实现机器学习算法面临的第一个问题是，如何能够保证已经正确地实现了机器学习算法。...它们可以很容易地被放大 我建议你在刚开始使用新的机器学习算法或者开发新的测试工具的时候用测试数据集来调试。...注意：由于问题是随机特性，你的指定数据集和结果图将会有所不同。这是特性而不是bug。...扩展阅读 如果你希望深入研究，本节将提供更多关于本文主题的参考资料 Scikit-learn 用户引导：数据集加载使用程序 Scikit-learn API: sklearn.datasets:数据集
因此，让我们开始看看如何识别、抓取和构建一个高质量的机器学习数据集。 本文的重点是解释如何通过实际示例和代码片段构建高质量的数据集。...数据集可以用于多种用途，如识别未跟踪的新闻文章的标签、识别不同新闻类别中使用的语言类型等。...讽刺检测数据集 以往关于挖苦检测的研究大多使用基于hashtag的监控收集的Twitter数据集，但这些数据集在标签和语言方面存在噪声。...如果你希望收集和构建一个高质量的数据集，你可能会遇到以下两种情况之一： 你正在寻找能够解决特定问题的数据集。(问题已知) 你正在寻找可用于解决有趣问题的数据集。...因此，需要寻找一个提供足够数据来构建足够大的数据集的源。 如何改进数据集?你能将来自其他来源的数据组合起来使其更有趣吗?这是一个开放式指针。选中上述所有框后，请查看如何进一步改进数据集。
然而，这些数据集非常少，而且序列决策生成数据的任务和方式多种多样（例如，专家数据或噪声演示，人类或合成交互，等等），因此，整个社区要用一组很少的、具有代表性的数据集进行工作，就不太现实，甚至不可取。...基于此，研究人员提出了强化学习数据集（RLDS），并发布了一套用于记录、重放、操作、注释和共享数据的工具，用于序列决策制定，其中包括离线强化学习、学徒学习或模仿学习。...为了保持其有用性，原始数据最好以无损格式存储，记录所有生成的信息，并保留数据项之间的时间关系（例如，步骤和事件的序列），而不会对将来如何利用数据集作出任何假定。...此外，使用 TFDS，用户可以保留对自己的数据拥有所有权和完全控制权，并且所有的数据集都包含了一个引用给数据集作者。...RL 数据集 用 RLDS 工具生成的三个 Robosuite 数据集 结语 RLDS 生态系统不仅可以提高强化学习与序列决策问题研究的可重现性，还可以方便地进行数据的共享和重用。
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