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【Python深度学习】用NumPy创建多维数组

Python之所以能成为深度学习领域最受宠的编程语言，其中Python三剑客的NumPy、Pandas和Matplotlib功不可没。这3个库分别用于科学计算、数据分析和数据可视化。...本系列文章作为深度学习的前传，将开始介绍这3个函数库的核心使用方法，首先介绍一下NumPy。可能有很多读者会说，NumPy有什么特别的呢？现在用于科学计算的库很多。为什么会提到NumPy呢？...因为NumPy只是用Python作了个外壳，底层逻辑是使用C语言实现的，所以NumPy在运行速度上要远比纯Python代码实现的科学计算库快得多。...NumPy 是 Python 语言在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python语言学习数据科学、人工智能（包括深度学习、语言处理等分支），就必须学习 NumPy。 1....创建多维数组 numpy模块的array函数可以生成多维数组。例如，如果要生成一个二维数组，需要向array函数传一个列表类型的参数，每一个列表元素是一维的ndarray类型数组，作为二维数组的行。

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·深度学习数据集大全

[深度数据]·深度学习数据集大全数据来自 skymind.ai 整理最近新增数据集开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12

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深度学习数据集（二）

本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。视频人体姿态数据集 1....视频的背景，视角以及摄像头都是静止的。而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。不过此数据库的正确率已经达到100%了。...下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/.../~mlearn/MLRepository.html CASIA WebFace Database 中科院自动化研究所的几种数据集，里面包含掌纹，手写体，人体动作等6种数据集；需要按照说明申请，免费使用...文本分类数据集一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集癌症基因：

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深度学习数据集（一）

越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...此问题得到了很多人的关注。具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...万的图像集。...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！

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将不规则的Python多维数组拉平到一维，你学废了吗？

另外如果是下面这种不规则的多维列表： l = [[1, 2], [3, 4], [5, [6, 7, [8, 9]]], 10, [11, [12, 13, [14, 15, [16]]]]] 我们想将它拉平到一维列表...将不规则多维数组拉平到1维上面的需求似乎很简单，假如我们希望将下面这个复杂的列表，拉平到一维呢？...深度优先遍历策略拉平多维数组下面我介绍一个正常的解决这个问题的办法，那就是使用深度优先遍历策略，如果你对拉平的结果没有顺序的要求还可以使用广度优先遍历的策略。...为了保证结果是原有的顺序，我们把左端作为栈顶，而数组不适合删除左端的数据，所以使用deque来作为栈。...欢迎你在下方留言或评论，分享你的学习心得和体会。

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【数据】深度学习从“数据集”开始

如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...mnist数据集有几个缺陷（1）只是灰度图像（2）类别少，只是手写数字（3）并非真实数据，没有真实数据的局部统计特性所以将mnist用于评估越来越深的神经网络当然不再恰当，因此需要更大的真实的彩色数据集...开始的开始，imagenet是一个连经费都申请不到的整理数据的项目，为很多研究者们不耻，但科技公司的竞赛热情以及数据集史无前例的多样性，让陷身于过拟合的算法，从数据集本身看到了新的出路，之后的故事大家也就都知道了...很多人天天在用数据集但是从没有认真看过数据集的构建和背后的动机，希望这个系列能给大家带来更多理解。如果你能静下心来看论文，那么，发送关键词“数据集0”到公众号，就可以直接获取下载链接。

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深度学习图像处理数据集

comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据集...，考察mAP（不同类别的AP的均值） Caltech Pedestrians USA 加州理工行人检测 INRIA Person 法国国家信息与自动化研究所人识别 ?...inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院行人数据集 ?...eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集 Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据 KITTI Vision...Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集 ?

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深度学习: 经典数据集汇总

官网：www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍：CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集 PASCAL VOC ?...、Pascal VOC 数据集介绍 COCO ?...Leader Board：detection-leaderboard 官网：cocodataset.org 介绍：Microsoft COCO 数据集、COCO数据库 2015年举办的COCO比赛...，是COCO数据集的第一次问世。...官网：www.image-net.org 介绍：Imagenet数据集专用为分类任务的数据集，现被用于训练basemodel。

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paddle深度学习2 数据集的构建

在深度学习中，无论是做哪项任务，图像、文本或是声音，都涉及到数据的处理，而数据通常包含在数据集中paddle当中有两个重要的类是和数据集相关的：Dataset和DataLoader【Dataset】它位于...paddle.io.Dataset，用于定义数据集这里只介绍它的__getitem__和__len__两个方法1....它定义了获取数据集长度的行为下面的代码使用Dataset定义了一个基础的数据集：import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset): def __init...：它的数据部分为列表data，标签部分为列表labels，各有6个元素我们创建了MyDataset类(继承自paddle.io.Dataset)，并用它创建了一个mydata实例(传入了数据集data,...DataLoader的一个重要作用是可以批量的从数据集中取出数据，方便程序进行并行计算，这极大了提高了深度学习程序的运行效率import paddleclass MyDataset(paddle.io.Dataset

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Mercari数据集——机器学习&深度学习视角

---- 目录业务问题误差度量机器学习和深度学习在我们的问题中的应用数据来源探索性数据分析-EDA 现有方法资料准备模型说明结果我对改善RMSLE的尝试未来的工作 GitHub存储库...---- 4.数据来源这个分析的数据集来自Kaggle，一个流行的在线社区或者数据科学家的数据平台。 ? 了解数据训练集由140多万件产品组成，第二阶段测试集由340多万件产品组成。...基于误差函数来评估回归模型的拟合度是很重要的，我们需要对y进行观察和预测。训练数据分为训练集和测试集。对于基本线性回归模型，测试集包含10%的数据，对于深度学习模型，测试集包含总数据的20%。...为了进一步提高分数，我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习递归神经网络（RNN）擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元（GRU），它是一种新型的RNN，训练速度更快。...所有这些共同构成了我们的深度学习模型的80维特征向量。 ? 嵌入除了训练测试的划分，深度学习（DL）管道的数据准备遵循与ML管道相同的例程。

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深度学习入门数据集--1.Cifar10数据集

前一段时间写了系列的机器学习入门，本期打算写深度学习入门数据集，第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据集主要用来做图像识别。...这个数据集包含图像和标签，图像信息由32*32像素大小组成，标签包含10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。...这个数据集的目的是，用这些标注好的数据训练深度学习模型，使模型能够识别图片中的目标。比如，我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。一、数据集官网地址官网上提供多种格式数据集，我们选bin。...cifar10_train.py，如果数据集没有下载，那么要重新下载数据集，运行结果如下： Filling queue with 20000 CIFAR images before starting...python cifar10_eval.py 设置训练step1000步，准确率在60%。

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深度学习入门数据集--2.fasion-mnist数据集

Fasion-MNIST是一位老师推荐给我的，要求我在做完MNIST-handwriting数据之后，再玩一下fmnist。这个数据集也是28*28的灰度图像，你可以从下面的图片看清图片内容。...这个数据集是由一家德国的时尚科技公司Zalando提供的，我觉一家公司把定位成时尚科技公司，而不是电商平台，是把科技创新能力作为主要生产力。...未来，会更多如此定位的公司，医疗科技公司、美食科技公司、出行科技公司、建筑科技公司~。本文主要用Keras编写模型，训练数据，并以清晰的可视化方式展示。...查看数据数据可以从git仓库上下载，https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据，...colab.research.google.com/github/margaretmz/deep-learning/blob/master/fashion_mnist_keras.ipynb 运行以上程序，10分钟会验证集准确率能达到

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MNIST数据集深度学习实践汇总

Why MNIST MNIST数据集对深度学习初学者来说应该是最友好的数据集了：拿来即用，你只需要专注于模型搭建就好（数据处理真的很费时间）；数据集不大，很适合普通玩家，一般的PC都能跑的动，能快速的反馈结果...严格来说，softmax回归应该不算深度学习，不过这是我用Tensorflow搭建的第一个模型，所以如果你之前没接触过Tensorflow，我觉得softmax作为入门的第一个项目是一个不错的选择。...代码：softmax 训练时长：1分钟测试集准确率：92%左右 ---- CNN&RNN?...代码：CNN or RNN 训练时长：1-2小时测试集准确率：99.2%左右 ---- 基于PyTorch的CNN&RNN? 执行效率没有去仔细比较，不过直观来说，差别不大。...代码：基于PyTorch的CNN&RNN 训练时长：1-2小时测试集准确率：99.2%左右 ---- 生成对抗网络（GAN）?

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机器学习多维度数据的随机乱序：Python实现

本文介绍基于Python语言，实现机器学习、深度学习等模型训练时，数据集打乱的具体操作。...1 为什么要打乱数据集在机器学习中，如果不进行数据集的打乱，则可能导致模型在训练过程中出现具有“偏见”的情况，降低其泛化能力，从而降低训练精度。...例如，如果我们做深度学习的分类，其中初始数据的前80%都是第一类，后20%都是第二类，那么如果我们不打乱数据，模型按照数据顺序依次加以训练，则在前面大部分数据中训练出来的结果都是第一类（即形成了惯性，模型认为这些数据只对应着第一类...(1000) 其中，TrainX需要为多维DataFrame格式的训练数据特征，TrainY为一维Series格式的训练数据标签。...=MyData.drop(TrainData.index) 其中，MyData为初始全部数据，TrainData与TestData分别为划分后的训练集与测试集数据。

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深度学习100问-12：深度学习有哪些经典数据集？

很多朋友在学习了神经网络和深度学习之后，早已迫不及待要开始动手实战了。第一个遇到的问题通常就是数据。...作为个人学习和实验来说，很难获得像工业界那样较高质量的贴近实际应用的大量数据集，这时候一些公开数据集往往就成了大家通往AI路上的反复摩擦的对象。...深度学习(CV方向)的经典数据集包括MNIST手写数字数据集、Fashion MNIST数据集、CIFAR-10和CIFAR-100数据集、ILSVRC竞赛的ImageNet数据集、用于检测和分割的PASCAL...可以说是每个入门深度学习的人都会使用MNIST进行实验。作为领域内最早的一个大型数据集，MNIST于1998年由Yann LeCun等人设计构建。...7届ILSVRC大赛，这使得ImageNet极大的推动了深度学习和计算机视觉的发展。

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深度学习之MNIST数据集识别（四）

测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据. MNIST数据库的文件格式数据以非常简单的文件格式存储，用于存储矢量和多维矩阵。...测试集的前5000个示例取自原始NIST训练集。最后的5000个来自原始的NIST测试集。第一个5000比过去5000更干净，更容易。...所以对于训练集（train-images-idx3-ubyte：training set images ）数据的偏移量从offset 0016开始。...而标签集（train-labels-idx1-ubyte）数据的偏移量是从offset 0008开始的。将读取的数据转化成数字保存到列表中，然后使用matplotlib输出一下效果。代码 #!...参考零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 详解 MNIST 数据集 https://

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【深度学习】PyTorch 数据集随机值的完美实践

导读本文所分析的问题与解决方案将在最近发布的pytorch版本中解决；因此解决所有烦恼的根源是方法，更新pytorch～ >> 一个快捷的解决方案： def worker_init_fn(worker_id...ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据集随机种子的基本认识...方式产生子进程时，numpy 不会对不同的子进程产生不同的随机值....换言之，当没有多处理使用时，numpy 不会出现随机种子的不同的问题；实验代码的可复现性要求一个是工人种子 ,即工人内包括numpy，random，torch.random所有的随机表现；另一个是Base...，但不同的时代之间，其最终的随机种子仍然是不变的。

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干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理

转载自：AI科技评论，未经允许不得二次转载在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。...像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...在深度学习项目中，在投入时间到任何可能需要花费很长时间的任务之前，很重要的一点是要理解我们为什么应该这么做，以确保它是一项有价值的研究。当我们真正关心少数种类数据时，类平衡技术才是真正必要的。...然而在当我们观察实际数据的时候，「购买」类数据比「不购买」类数据少得多，我们的模型倾向于将「不购买」类数据学习的非常好，因为它拥有最多的数据，但在对「购买」类数据的学习上表现不佳。

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干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理

AI 科技评论按：在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？...下面是他的观点，雷锋网 AI 科技评论整理。 ? 像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...在深度学习项目中，在投入时间到任何可能需要花费很长时间的任务之前，很重要的一点是要理解我们为什么应该这么做，以确保它是一项有价值的研究。当我们真正关心少数种类数据时，类平衡技术才是真正必要的。...然而在当我们观察实际数据的时候，「购买」类数据比「不购买」类数据少得多，我们的模型倾向于将「不购买」类数据学习的非常好，因为它拥有最多的数据，但在对「购买」类数据的学习上表现不佳。

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20用于深度学习训练和研究的数据集

数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。...数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。...无论是图像识别，自然语言处理，医疗保健还是任何其他人工智能领域感兴趣，这些数据集都是非常重要的，所以本文将整理常用且有效的20个数据集。...该数据集帮助各种应用程序验证面部识别作为其安全系统。本数据集的原始数据由中国香港的MMLAB发布。...数据集在数据科学和人工智能领域中是不可或缺的工具，它们为模型的训练和评估、问题的解决以及科学研究提供了基础数据。选择适当的数据集并进行有效的数据处理和分析是确保数据驱动应用程序成功的重要一步。

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