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贺新春,智能对对联

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此数据集收集于网络,包含超过700,000副对联数据。每副对联中全部为中文简体汉字,分句处使用全角符号。该数据集可用来训练对对联系统。
自然语言处理
中等
PyTorch
167

Hand Gesture数据集

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此数据集为VIVA手势挑战赛的数据集,该数据集由加州大学圣地亚戈分校整理,包含了在不同背景,照明下的19种手势视频(如左划,右划等)。此数据集中的视频由Kinect拍摄,每条数据包含灰度视频和深度视频两部分。
图像
中等
PyTorch
307

新浪微博情感分析

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此数据集包含36万多条带情感标注的新浪微博,每条数据被标注为一种感情,共包含 4 种情感,其中喜悦约 20 万条,愤怒、厌恶、低落各约 5 万条
简单
自然语言处理
Python3
311

280万条电影评论

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本数据集包含豆瓣电影网站上70万名用户对5万余部电影的280万条评分及评论。此数据集来自Erheng Zhang博士为在 KDD'12, TKDD'14, SDM'12 上发表论文而收集的数据。每条数据包含用户ID,电影ID,时间戳,用户评分,用户评论及评论被点赞数等六种特征,因此该数据集适合用作推荐系统
简单
自然语言处理
PyTorch
410

白葡萄酒品质数据集

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此数据集是关于葡萄牙 'Vinho Verde' 地区葡萄酒的数据集,在该数据集中,包含了葡萄的固定酸,挥发性酸,pH值以及品质等12个理化特征。由于保密问题,该数据集不包含葡萄种类,葡萄酒品牌等信息。该数据集可被描述为分类或回归问题,而每种类别的样本数并不均衡。除此之外,输入变量之间的相关性并不明确,因此,探索该数据集的特征将是有趣且有挑战性的。
其他
简单
92

Caltech256 数据集

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Caltech-256 物品分类数据集由Caltech-101数据集演变而来,该数据集选自Google Image数据集,并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中共有30,607张图片,256个图片类别,每个类别包括超过80张图片。
图像
中等
PyTorch
111

鲍鱼物体特征数据集

剩余 $vue{ "60000" | addPunc } FAI
此数据集来自一项非机器学习研究,研究人员记录了Bass Strait附近生长的鲍鱼的性别,尺寸,周长和壳上的环数等9个属性。鲍鱼的年龄可通过壳上的环数求得,该数据集可用来建立机器学习预测鲍鱼年龄的模型。在该数据集中共有4177条数据,每条数据包含8个输入量和1个输出量
其他
简单
PyTorch
48

VOC 2005比赛数据集

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PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该数据集取自TU-Darmstadt, Caltech, TU-Graz 和 UIUC等发布的数据集。在该数据集中每张图片中的物体都由人工标注,物体包含汽车,摩托车,自行车和人体四类。
图像
简单
PyTorch
112

猫狗大战

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该数据有猫和狗两类图片,一共有25000张图片,猫狗各占一半,可以用来做图片分类的入门数据。
入门
图像
715

升级版的MNIST图片

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Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码。
简单
图像
PyTorch
1046

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