科研数据集下载

有时候用scikit-learn在线下载数据时太慢,因为网络或者其他原因,这时候我们可以先把数据集下载到本地,然后再把这个数据集放到scikit-learn的data中,首先我们需要找到 scikit-learn在线下载的数据集放到哪里了: 然后拿我们本地的数据集去替换在线下载的数据集,不然会报错. 原文地址:https://www.cnblogs.com/xinmomoyan/p/10698782.html

Kaggle数据集下载步骤: 安装Kaggle库: 注册Kaggle账户: 找到数据集,接受rules: 在My Account>>API中,点击Create New API Token,即可下载json文件: 将json文件剪切至kaggle文件夹中(或者覆盖旧的json文件): 下载数据. 踩坑点: 第3步中需要手机验证码,手机号前面要加上+860,否则收不到验证码: 每次下载数据,或者被403 – Forbidden时,都要走一遍步骤3.4.5: 第6步下载数据前,在cmd中输入kagg

步骤一 首先访问下面的网站,手工下载数据集.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 把四个压缩包下载到任意文件夹,以便之后使用. 步骤二 把自己电脑上已经下载好的数据集的文件路径放到浏览器的窗口. 直接输入 file:/// 会自行跳转 步骤三 command + MNIST 跳转至mnist.py,把源代码中的resource的网址替换成自己文件 resources = [ 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images

The Street View House Numbers (SVHN) Dataset SVHN is a real-world image dataset for developing machine learning and object recognition algorithms with minimal requirement on data preprocessing and formatting. It can be seen as similar in flavor to MN

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ THE MNIST DATABASE of handwritten digitsYann LeCun, Courant Institute, NYUCorinna Cortes, Google Labs, New YorkChristopher J.C. Burges, Microsoft Research, Redmond The MNIST database of handwritten digits, available

在看tensorflow书上迁徙学习的这一部分的时候,书上说利用 curl http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 下载数据集的时候,照着书上的指令在终端上做,结果出现的是一堆乱码,一直在屏幕上开始跑,刚开始以为是正在进行下载数据什么的,跑了几次都是同一种情况,最终按回车键会显示错误. 通过查阅资料后发现,curl直接跟网址的时候,其会直接在终端屏幕上显示,所以说显示出来的是乱码,为了将数据集下载到具体的文件

jupyter(Win版本)下载数据集会默认到C盘下,Linux会默认到root下,修改方式如下· tf1.x: import os import tensorflow as tftf.disable_v2_behavior()tf.enable_eager_execution() train_dataset_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" train_dataset_fp = tf.keras

数据集下载地址:下载 摘要:MicroblogPCU是从新浪微博採集到的.它能够被用于研究机器学习方法和社会关系研究. 这个数据集被原作者用于探索微博中的spammers(发送垃圾信息的人).他们的demo在这里 数据集的属性信息: weibo_user.csv   -user_id: 用户ID -user_name: 用户昵称 -gender:性别,male,female.other -class:账户级别 -message:账户注冊位置或其它个人信息 -post_num: 邮政编码 -fol

机器学习算法需要作用于数据,而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适,而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度.所以会研究数据,会分析数据很重要.本文作为学习研究数据系列博文的开篇,列举了4个最流行的机器学习数据集. Iris Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.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. 数据集特征: 多变量 记录数: 150 领域: 生活 属性特征: