http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=&task=&att=&area=&numAtt=&numIns=&type=&sort=instDown&view=table

UCI数据的更多相关文章

  1. UCI

    数据库是加州大学欧文分校(UniversityofCaliforniaIrvine)提出的用于机器学习的数据库,这个数据库目前共有187个数据集,其数目还在不断增加,UCI数据集是一个常用的标准测试数 ...

  2. [Converge] Feature Selection in training of Deep Learning

    特征相关性对于DL的影响 链接:https://www.zhihu.com/question/47908908/answer/110987483 经验一:  1. 输入特征最好不相关.如果某些维输入的 ...

  3. 混淆矩阵在Matlab中PRtools模式识别工具箱的应用

    声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接 ...

  4. AB实验的高端玩法系列3 - AB组不随机？观测试验？Propensity Score

    背景 都说随机是AB实验的核心,为什么随机这么重要呢?有人说因为随机所以AB组整体不存在差异,这样才能准确估计实验效果(ATE) \[ ATE = E(Y_t(1) - Y_c(0)) \] 那究竟随 ...

  5. XGBoost使用教程（与sklearn一起使用）二

    一.导入必要的工具包# 运行 xgboost安装包中的示例程序from xgboost import XGBClassifier # 加载LibSVM格式数据模块from sklearn.datase ...

  6. XGBoost使用教程（纯xgboost方法）一

    一.导入必要的工具包# 导入必要的工具包import xgboost as xgb # 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二.数据读取X ...

  7. spark机器学习从0到1聚类算法 (十）

      一.概念 1.1.定义 按照某一个特定的标准(比如距离),把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不再同一个簇内的数据对象的差异性也尽可能的大. 聚类属于典型 ...

  8. 使用beautifulsoup与requests爬取数据

    1.安装需要的库 bs4 beautifulSoup  requests lxml如果使用mongodb存取数据,安装一下pymongo插件 2.常见问题 1> lxml安装问题 如果遇到lxm ...

  9. [转] 有java基础的人如何转行做大数据？

    数据有两个方向,一个是偏计算机的,另一个是偏经济的.你学过Java,所以你可以偏将计算机基础1. 读书<Introduction to Data Mining>,这本书很浅显易懂,没有复杂 ...

随机推荐

  1. kafka搭建

    接下来一步一步搭建Kafka运行环境. Step 1: 下载Kafka 点击下载最新的版本并解压. > tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz > cd kafk ...

  2. udev学习笔记汇总

    1.什么是udev udev--就是动态设备管理 udev 能够处理设备事件.管理设备文件的权限.在/dev目录中创建额外的符号链接.重命名网络接口,等等. 内核通常仅根据设备被发现的先后顺序给设备文 ...

  3. DNS中NS和SOA区别

    ns 授權很簡單… 假設你註冊的 domain 叫 abc.com ,而你有 ns1 與 ns2 兩台 server . 那,你必需從 .com 的權威伺服器授權給你,其設定或類似如此: $ORIGI ...

  4. 为eclipse安装python、shell开发环境和SVN插件

    http://www.crazyant.net/1185.html 为eclipse安装python.shell开发环境和SVN插件 2013/08/27 by Crazyant 暂无评论 eclip ...

  5. MoveWindow() SetWindowPos()的区别于联系

    敲代码时,突然发现有一个背景图片无法显示,百思不得其解,最终发现是MoveWindow() SetWindowPos()这两个函数的使用不当造成的. 这里把这两个函数的前世今生给分析一下. 先看Mov ...

  6. 黄聪：[C#]如何获取变量的名字，不是值，是名称。返回名字的字符串

    找了好久,最后在国外的论坛找到了解决办法,直接贴代码吧. 方法一: public static class MemberInfoGetting { public static string GetMe ...

  7. jsp中9个隐含对象

    在JSP中一共有9个隐含对象,这个9个对象我可以在JSP中直接使用.因为在service方法已经对这个九个隐含对象进行声明及赋值,所以可以在JSP中直接使用. - pageContext 类型:Pag ...

  8. 解决Linux下MySQL登录ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using passwor)问题

    两种方案: 一: 1.修改mysql配置文件:vim /etc/my.cnf 2.找到[mysqld]下添加 skip-grant-tables 配置 3.重启服务service mysqld res ...

  9. 好记性不如烂笔头-linux学习笔记1

    好记性不如烂笔头-linux学习笔记1 linux的文件系统有ext2,ext3,ext4,目前主流是ext4 linux主要用于服务器级别的操作系统,安装时需要至少2个分区 一个是交换分区,swap ...

  10. 高斯白噪声（white Gaussian noise，WGN）

    本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地 ...