传感器数据集 这个项目使用了 WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab 实验室公开的 Actitracker 的数据集. WISDM 公开了两个数据集,一个是在实验室环境采集的:另一个是在真实使用场景中采集的,这里使用的是实验室环境采集的数据. 测试记录:1,098,207 条 测试人数:36 人 采样频率:20 Hz 行为类型:6 种 走路 慢跑 上楼梯 下楼梯 坐 站立 传感器类型:加速度 测试场景:手机放在衣兜里面 数据分析 从 实验室采集数据下载地址

参考文章: http://blog.csdn.net/u013059662/article/details/52770198 caffe的安装配置,以及fcn的使用在我前边的文章当中都已经提及到了,这边不会再细讲.在下边的内容当中,我们来看看如何使用别人提供的数据集来训练自己的模型!在这篇文章之后,我计划还要再写如何fine-tune和制作自己的数据集,以及用自己的数据集fine-tune. (一)数据准备(以SIFT-Flow 数据集为例) 下载数据集:  http://pan.baidu.c

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M

摘要:近日,Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集,其中包括Jeopardy真题,死囚的最后一句话,20万个Eclipse Bug,足球比赛相关,柏拉图式的爱情,太阳系以外的行星,11.3万个恐怖事件等. [编者按]在数据爆发式增长的逼迫下,当下数据分析能力已得到长足的发展,机器学习更成为数据处理中必不可缺少的一环.这里,为大家分享Robert Seaton在其个人博客上整理的100+最有趣的数据集,从柏拉图式的爱情到政治竞选再到死刑囚犯,可谓是应有尽有,旨在给大家的模型训练的

众所周知,数据处理是GIS中一项重要且繁琐的工作,处理数据的工具和方法也太多了,在做数据处理的时候,经常会遇到这样的问题:对存储在不同gdb中.并且数据集名称相同的数据进行合并处理: 如图:数据组织如下,每个gdb中都存储了一些列FeatureClass,(但gdb中的FeatureClass数量并不相同) 思路是: 1.先对每个gdb中的数据进行处理,使得每个gdb中的featureclass数量和名称相同.由于对Engine比较熟悉,这里我是用Engine进行处理的,具体代码如下: priv

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t

一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式: 1.数据检查点 2.记录数据的更新 我们面向的是大规模数据分析,数据检查点操作成本很高:需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源(在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量,而存储到磁盘则会降低应用程序速度).所以,我们选择记录更新的方式. 但是,如果更新太多,记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即在大量记录上执行的单个操作.将创建RDD的一系列转换记录下来(即Lin

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特

结缘大数据技术 CSDN:请简单地介绍一下自己. 蒋守壮:首先非常感谢CSDN能够给我这次被专访的机会,可以让我重新审视自己的职业发展历程,也希望能够帮助一些同行的朋友们.目前就职万达网络科技集团有限公司,是一名大数据分析师和大数据平台架构师. 我是电子专业出身,但自己对软件行业非常感兴趣,所以大学里一边学习本专业课程,一边到图书馆或活跃在相关技术网站上学习计算机专业课程.虽然累点苦点,但是为自己职业生涯打下了扎实的基础. 从毕业后至今,我已经在IT圈跌打滚爬5年多了,经历了很多,有苦有乐,这些

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque

在delphi中,数据集是最常用数据存取方式.因此,必须建立JSON与TDataSet之间的互转关系,实现数据之间通讯与转换.值得注意的是,这只是普通的TDataset与JSON之间转换,由于CDS包含了Delta数据包,其数据格式远比普通的TDataset更复杂. 数据集字段信息,是一个完整的字典信息.因此,我们在JSON必须也建立字典信息,才能创建数据集的字段信息.我们设置其JSON信息如下: COLS:[字段列表信息],如: "Cols":[{"JsonType&quo

在<强大的DELPHI RTTI--兼谈需要了解多种开发语言>一文中,我说了一下我用DELPHI的RTTI实现了数据集的简单对象化.本文将详细介绍一下我的实现方法.     首先从一个简单的例子说起:假设有一个ADODataSet控件,连接罗斯文数据库,SQL为: select * from Employee     现在要把它的内容中EmployeeID, FirstName, LastName,BirthDate四个字段显示到ListView里.传统的代码如下: With ADODataS

首先下载数据集train-textloc.zip 其groundtruth文件如下所示: 158,128,412,182,"Footpath" 442,128,501,170,"To" 393,198,488,240,"and" 63,200,363,242,"Colchester" 71,271,383,313,"Greenstead" ground truth 文件格式为:xmin, ymin, xma

前期准备: 文件夹train:此文件夹中按类别分好子文件夹,各子文件夹里存放相应图片 文件夹test:同train,有多少类就有多少个子文件夹 trainlabels.txt : 存的是训练集的标签 testlables.txt: 存的是测试集的标签 (特别注意:文件的路径以及文件名要对应) 第一步 生成train文件夹和test文件夹以及标签文件.本文用的是matlab对数据集进行读取,然后输出图片到相应文件夹中,并且生成标签文件.此处给出matlab的代码,请自行分析. %% 实现图片的输出

R语言数据集的字段含义 作者:马文敏 选择一种数据结构来储存数据 将数据输入或导入到这个数据结构中 数据集的概念 数据集通常是有数据结构的一个矩形数组,行表示规则,列表示变量. 不同的行业对数据集的行和列的叫法不同 统计学家称他们为观测和变量 数据库分析为记录和字段 示例分析者叫他们示例 R语言可以处理的数据类型有很多种包括数据型,字符型,逻辑性,原生性. 2.数据结构 R语拥有很多用于储存数据的对象类型,包括标量,向量,矩阵,数组,数据框和列表. 向量 向量数据必须要有相同的类型和模式的数据,

转载自:http://rensanning.iteye.com/blog/1601663 海量数据数据集 海量数据(又称大数据)已经成为各大互联网企业面临的最大问题,如何处理海量数据,提供更好的解决方案,是目前相当热门的一个话题.类似MapReduce. Hadoop等架构的普遍推广,大家都在构建自己的大数据处理,大数据分析平台. 相应之下,目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多,此类人才可谓炙手可热!越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上.但是不是所有人都能真正接触到,或者有机会去处

ps:转的.当时主要是看到一个问题是L1 L2之间有何区别,当时对l1与l2的概念有些忘了,就百度了一下.看完这篇文章,看到那个对W减小,网络结构变得不那么复杂的解释之后,满脑子的6666-------->把网络权重W看做为对上一层神经元的一个WX+B的线性函数模拟一个曲线就好.知乎大神真的多. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习/深

caffe在windows上的配置和编译能够參考例如以下的博客: http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993 http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871 http://blog.csdn.net/dongb5lz/article/details/45171187 http://m.blog.csdn.net/blog/thesby/43535619 依照

SpaceNet数据集 SpaceNet是DigitalGlobe商业卫星公司提供的遥感图像集合,包含一些标记信息可用作机器学习研究. SpaceNet Challenge主页: https://spacenetchallenge.github.io/ 数据集下载命令: https://github.com/SpaceNetChallenge/utilities/tree/master/content/download_instructions 关于SpaceNet数据集 Source Digi