索尔L-20M Sophos-ReversingLabs 2000万数据集 此存储库中包含的代码产生了可在s3://sorel-20m/09-DEC-2020/baselines 该代码取决于可通过Amazon S3在s3://sorel-20m/09-DEC-2020/processed-data/获得的SOREL数据集；要训​​练lightGBM模型，您可以使用s3://sorel-20m/09-DC-2020/lightGBM-features/提供的npz文件，或使用此处包含的脚本从处理后的数据中提取所需的文件。 如果您在自己的研究中使用此代码或数据，请使用以下引用引用我们的论文：“ SOREL-20M：用于恶意PE检测的大规模基准数据集”，为 ： @misc{harang2020sorel20m, title={SOREL-20M: A Large Scale B

该存储库旨在托管可用于vtk.js示例和演示的数据集。 要了解有关vtk.js的更多信息，请单击此。

该项目旨在使用提供的数据集建立房价模型，以预测加利福尼亚州的房价中位数。 考虑到所有其他指标，该模型应该从数据中学习并能够预测任何地区的房价中位数。 地区或街区组是美国人口普查局发布样本数据的最小地理单位（街区组通常人口为600至3,000人）。 项目数据集中有20,640个地区。

一、前情介绍 在之前对yolov3的学习中，有时候发现小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题，在对这一问题提出的不同解决方法进行了摸索和尝试，发现提高数据集样本容量是一个比较直接和简单粗暴的方法，以下纪录这一实验方法。 二、环境 直接交代环境，都是相对较简单，在这里博主没遇到过坑 os numpy PIL imgaug 三、代码 import xml.etree.ElementTree as ET import os import numpy as np from PIL import Image import shutil import imgaug as ia from imga

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机器学习算法之KNN算法 样本数据 具体操作方法参考 https://www.php3.cn/a/313.html

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minitab18 入门样本数据集

【知识准备】 探索性数据分析的基本原理和方法；Python语言及相关包的运用；Pandas；Numpy；Matplotlib；Seaborn；Scikit-Leart。 【实训要求】 1、观察样本数据的结构和数据特征； 2、读取样本数据，观察样本数据结构和头尾各10行数据； 3、对样本数据进行分析，找出业务数据中的分布规律； 4、用可视化方法对分析结果进行展示。 5、观察并找出每个特征的样本数据的缺失值和异常值等并提出解决办法； 6、对样本数据进行预处理； 7、采集样本数据存入HBase数据库（选）。 【实训内容】 任务2-1 1、数据源：“sodadata”文件夹下“联通数据_Sample”。 2、项目数据集： 表一结果_Sample_1000条.csv 表二结果_Sample_1000条.csv 3、针对表一样本数据： （1）分析并展示不同时间段采样的基站服务区内移动用户的活跃度分布； （2）分析并展示服务区内移动用户工作时间和休息时间的活跃度分布，筛选出当地居民和外来移动用户； （3）分析用户活动规律，根据其通信特点进行分类。（选做） 4、针对表二样本数据： （1）分析并展示样本数据中年龄、性别、终端品牌等各类数据的分布规律； （2）分析缺失和异常数据，提出处理预处理方案； （3）筛选高价值重点用户（提示：从业务量或消费等方面思考）； （4）如果表一和表二从相同的服务区采集，请思考并提出你的进一步分析方案和商业营销方案。（选做） 5、用Jupyter Notebook根据实训要求编写程序和文档，最终结果打印输出为PDF文档；