使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

目录 Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 1. JPEGImages 2. Annotations 3. ImageSets 4. SegmentationObject & SegmentationClass COCO数据集介绍 数据集分类 Coco VOC数据集转化为COCO数据集格式 训练detectron 训练 测试 评估 Reference Pascal VOC & COCO数据集介绍 Pascal VOC数据集介绍 Annotat

介绍 对于金融机构的贷款业务来说,一个顾客的信用信息是极其重要的.因为只有了解客户的信用情况,才能决定是否通过客户的贷款申请.本次将会介绍如何根据用户的一些基本信息来判断顾客的信用或贷款偿还能力. 知识点 数据导入与预览 数据可视化-plotly 特征工程 预测模型的选择 贷款信用评估介绍 本次的内容主要来自于在 Kaggle 上关于贷款信用分析的一个竞赛:贷款偿还能力评估 .该竞赛是一个含奖竞赛,是由 Home Credit 公司发起,并提供相关的数据.我们来简单看一下相关的信息. Home

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

https://en.wikipedia.org/wiki/Kaggle 以下内容,直接摘自维基百科,主要起到一个记录的作用,提醒自己有时间关注关注这个竞赛. Kaggle is a platform for predictive modelling and analytics competitions on which companies and researchers post their data and statisticians and data miners from all ove

CIFAR是一个用于普通物体识别的数据集.CIFAR数据集分为两种:CIFAR-10和CIFAR-100.The CIFAR-10 and CIFAR-100 are labeled subsets of the 80 million tiny images dataset. They were collected by Alex Krizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. CIFAR-10由60000张大小为32*32的三通道彩色图像组成,被分为1

CIFAR-10/CIFAR-100数据集解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 CIFAR-10/CIFAR-100数据集 CIFAR-10和CIFAR-100被标记为8000万个微小图像数据集的子集.他们由Alex Krizhevsky,Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集. CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成,每个类有6000个图像.有50000个训练图像和10000个测试图像.

在学习机器学习的时候,首要的任务的就是准备一份通用的数据集,方便与其他的算法进行比较. MNIST数据集是一个手写数字数据集,每一张图片都是0到9中的单个数字,比如下面几个:     MNIST数据库的来源是两个数据库的混合,一个来自Census Bureau employees(SD-3),一个来自high-school students(SD-1):有训练样本60000个,测试样本10000个.训练样本和测试样本中,employee和student写的都是各占一半.60000个训练样本一共大

CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像,共分为10种类型,由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来.包含50000张训练图片,10000张测试图片 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 数据集的数据存在一个10000*3072 的 numpy数组中,单位是uint8s,3072是存储了一个32*32的彩色图像.(3072=1024*3).前1024位是r值,中间1024是g值

数据集:http://bigdata.51cto.com/art/201702/531276.htm 计算机视觉 MNIST: 最通用的健全检查.25x25 的数据集,中心化,B&W 手写数字.这是个容易的任务——但是在 MNIST 有效,不等同于其本身是有效的. 地址:http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ CIFAR 10 & CIFAR 100: 32x32 彩色图像.虽不再常用,但还是用了一次,可以是一项有趣的健全检查. 地址:http

大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[^1].该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),其值为0到1.为简单起见,每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组. 概览 用法 在我们的示例中,我们使用TensorFlow input_data.py脚本来加载该数据集. 它对于管理我们的数据非常有用,并且可以处理: 加载数据集 将整个数据集加载到numpy数组中

Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的.2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注.数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 在其doc中可以发现数据个数的一些说明 标注json 文件中每一行包括三个字段 raw_file : 每一个数据段的第20帧图像的的 path 路径 lanes 和

目标检测coco数据集点滴介绍 1.  COCO数据集介绍 MS COCO 是google 开源的大型数据集, 分为目标检测.分割.关键点检测三大任务, 数据集主要由图片和json 标签文件组成. coco数据集有自带COCO API,方便对json文件进行信息读取.本博客介绍是目标检测数据集格式的制作. COCO通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据.COCO数据集现在有3种标注类型:object instances(目标实例), object keypoints(

Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行.Keras 的开发重点是支持快速的实验.能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键. 本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解. 文章分为两个部分: Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.

引言 这段时间来,看了西瓜书.蓝皮书,各种机器学习算法都有所了解,但在实践方面却缺乏相应的锻炼.于是我决定通过Kaggle这个平台来提升一下自己的应用能力,培养自己的数据分析能力. 我个人的计划是先从简单的数据集入手如手写数字识别.泰坦尼克号.房价预测,这些目前已经有丰富且成熟的方案可以参考,之后关注未来就业的方向如计算广告.点击率预测,有合适的时机,再与小伙伴一同参加线上比赛. 数据集 介绍 MNIST ("Modified National Institute of Standards an

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

Web 数据访问策略建议 设计 Web 应用程序中的数据访问时,您要做出多种选择,例如与数据源通信的方式.是否在页的往返过程之间存储数据.以及如果确实要存储数据应存储在何处等.您所做的选择可以确定应用程序的运行效率及其缩放的良好程度.没有一个数据访问策略是适合于所有情况的.实际上,每一种选择都有其自身的优缺点,您将需要了解这些优缺点. 以下各节详述了您必须为 Web 窗体数据访问所做的基本设计选择.这些选择是按顺序提供的:每一种选择都建立在您前面所做出的选择的基础之上. 数据集还是直接访问和数据

发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自