训练集
当前话题为您枚举了最新的训练集。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
FastText训练集
提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。
算法与数据结构
4
2024-05-13
优化新闻推荐算法训练数据集
新闻个性化推荐算法所需的训练数据集包括用户ID、新闻ID、浏览时间、新闻标题、详细内容和发布时间。
算法与数据结构
0
2024-09-13
图片缺口检测训练集的资源下载
本资源为图片缺口检测训练集，帮助开发者提升算法准确性。
算法与数据结构
2
2024-07-13
基于训练集的数据挖掘算法模型详解
随着技术进步，我们利用数据挖掘算法基于以上训练集开发了详尽的模型。
数据挖掘
2
2024-07-15
训练包
训练包，包含有用的训练资料。
算法与数据结构
3
2024-04-30
训练流程
利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。
采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。
算法与数据结构
2
2024-05-15
使用Eka和MATLAB进行内存数据集的训练与测试
使用Eka和MATLAB进行内存数据集的训练与测试。
Matlab
0
2024-08-17
TransE模型数据集与代码实体ID、关系ID、训练样本详解
在信息技术行业，特别是在自然语言处理（NLP）和知识图谱研究领域，TransE模型具有重要意义。介绍了TransE模型的基本原理及其在知识表示学习中的应用。数据集包括entity2id.txt和relation2id.txt，分别记录了知识图谱中实体和关系的唯一标识符，用于模型训练和推理。同时，train.txt文件包含了训练数据，即事实三元组，用于模型学习实体之间的关系。附带的code.py文件提供了实现TransE模型的Python代码，包括数据预处理和模型训练的详细步骤。
数据挖掘
4
2024-07-17
使用Weka和Matlab数据集加载到内存中的训练和测试
这是一个简单的脚本示例，演示了如何使用70%的数据集进行分类器训练，并用剩余数据集进行分类器测试。此脚本基于http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/21204-matlab-weka-interface 。
Matlab
2
2024-07-26
PyTorch FSRCNN 训练测试代码和预训练权重
PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN
包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重
评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM
算法与数据结构
5
2024-05-26