# 10个实践应用机器学习的标准数据集
> 原文： [https://machinelearningmastery.com/standard-machine-learning-datasets/](https://machinelearningmastery.com/standard-machine-learning-datasets/)
熟练应用机器学习的关键是在许多不同的数据集上练习。
这是因为每个问题都不同，需要略有不同的数据准备和建模方法。
在这篇文章中，您将发现可用于练习的10个顶级标准机器学习数据集。
让我们潜入。
* **更新Mar / 2018** ：添加了备用链接以下载Pima Indians和Boston Housing数据集，因为原件似乎已被删除。
* **2002年2月更新**：对保险数据集的预期默认RMSE进行小幅更新。
## 概观
### 结构化方法
每个数据集都以一致的方式汇总。这使得它们易于比较和导航，以便您练习特定的数据准备技术或建模方法。
您需要了解的有关每个数据集的方面是：
1. **名称**：如何引用数据集。
2. **问题类型**：问题是回归还是分类。
3. **输入和输出**：输入和输出功能的编号和已知名称。
4. **表现**：使用零规则算法进行比较的基线表现，以及最佳已知表现（如果已知）。
5. **示例**：前5行原始数据的快照。
6. **链接**：您可以在哪里下载数据集并了解更多信息。
### 标准数据集
以下是我们将介绍的10个数据集的列表。
每个数据集都足够小，可以放入内存并在电子表格中查看。所有数据集都包含表格数据和没有（明确）缺失值。
1. 瑞典汽车保险数据集。
2. 葡萄酒质量数据集。
3. 皮马印第安人糖尿病数据集。
4. 声纳数据集。
5. 钞票数据集。
6. 鸢尾花数据集。
7. 鲍鱼数据集。
8. 电离层数据集。
9. 小麦种子数据集。
10. 波士顿房价格数据集。
## 1.瑞典汽车保险数据集
根据索赔总数，瑞典汽车保险数据集涉及预测数千瑞典克朗的所有索赔的总付款额。
这是一个回归问题。它由63个观察值组成，包含1个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 索赔数量。
2. 数千瑞典克朗的所有索赔的总付款额。
预测平均值的基线表现是大约81,000克朗的RMSE。
下面列出了前5行的样本。
```py
108,392.5
19,46.2
13,15.7
124,422.2
40,119.4
```
下面是整个数据集的散点图。
瑞典汽车保险数据集
* [下载](https://www.math.muni.cz/~kolacek/docs/frvs/M7222/data/AutoInsurSweden.txt)
* [更多信息](http://college.cengage.com/mathematics/brase/understandable_statistics/7e/students/datasets/slr/frames/slr06.html)
## 2.葡萄酒质量数据集
葡萄酒质量数据集涉及根据每种葡萄酒的化学测量标准预测白葡萄酒的质量。
这是一个多类别的分类问题，但也可能被定为回归问题。每个班级的观察数量不均衡。有4,898个观测值，包含11个输入变量和一个输出变量。变量名称如下：
1. 固定酸度。
2. 挥发性酸度。
3. 柠檬酸。
4. 剩余的糖。
5. 氯化物。
6. 游离二氧化硫。
7. 二氧化硫总量。
8. 密度。
9. pH值。
10. 硫酸盐。
11. 醇。
12. 质量（得分在0到10之间）。
预测平均值的基线表现是约0.148质量点的RMSE。
下面列出了前5行的样本。
```py
7,0.27,0.36,20.7,0.045,45,170,1.001,3,0.45,8.8,6
6.3,0.3,0.34,1.6,0.049,14,132,0.994,3.3,0.49,9.5,6
8.1,0.28,0.4,6.9,0.05,30,97,0.9951,3.26,0.44,10.1,6
7.2,0.23,0.32,8.5,0.058,47,186,0.9956,3.19,0.4,9.9,6
7.2,0.23,0.32,8.5,0.058,47,186,0.9956,3.19,0.4,9.9,6
```
* [下载](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-white.csv)
* [更多信息](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine+Quality)
## 3.皮马印第安人糖尿病数据集
皮马印第安人糖尿病数据集涉及在Pima印第安人中根据医疗细节预测5年内糖尿病的发病。
这是一个二元（2级）分类问题。每个班级的观察数量不均衡。有768个观测值，有8个输入变量和1个输出变量。缺失值被认为是用零值编码的。变量名称如下：
1. 怀孕次数。
2. 口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度为2小时。
3. 舒张压（mm Hg）。
4. 肱三头肌皮褶厚度（mm）。
5. 2小时血清胰岛素（μU/ ml）。
6. 体重指数（体重kg /（身高m）^ 2）。
7. 糖尿病谱系功能。
8. 年龄（岁）。
9. 类变量（0或1）。
预测最普遍类别的基线表现是大约65％的分类准确度。最佳结果实现了大约77％的分类准确度。
下面列出了前5行的样本。
```py
6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1
1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0
8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1
1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0
0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1
```
* [下载](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data)（更新：[从这里下载](https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv)）
* [更多信息](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetes)
* [热门成绩](http://www.is.umk.pl/projects/datasets.html#Diabetes)
## 4.声纳数据集
声纳数据集涉及在不同角度给出声纳返回强度的情况下预测物体是矿井还是岩石。
这是一个二元（2级）分类问题。每个班级的观察数量不均衡。有208个观测值，包含60个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 声纳以不同的角度返回
2. ...
3. 等级（M代表我的，R代表摇滚）
预测最普遍类别的基线表现是大约53％的分类准确度。最佳结果实现了大约88％的分类准确度。
下面列出了前5行的样本。
```py
0.0200,0.0371,0.0428,0.0207,0.0954,0.0986,0.1539,0.1601,0.3109,0.2111,0.1609,0.1582,0.2238,0.0645,0.0660,0.2273,0.3100,0.2999,0.5078,0.4797,0.5783,0.5071,0.4328,0.5550,0.6711,0.6415,0.7104,0.8080,0.6791,0.3857,0.1307,0.2604,0.5121,0.7547,0.8537,0.8507,0.6692,0.6097,0.4943,0.2744,0.0510,0.2834,0.2825,0.4256,0.2641,0.1386,0.1051,0.1343,0.0383,0.0324,0.0232,0.0027,0.0065,0.0159,0.0072,0.0167,0.0180,0.0084,0.0090,0.0032,R
0.0453,0.0523,0.0843,0.0689,0.1183,0.2583,0.2156,0.3481,0.3337,0.2872,0.4918,0.6552,0.6919,0.7797,0.7464,0.9444,1.0000,0.8874,0.8024,0.7818,0.5212,0.4052,0.3957,0.3914,0.3250,0.3200,0.3271,0.2767,0.4423,0.2028,0.3788,0.2947,0.1984,0.2341,0.1306,0.4182,0.3835,0.1057,0.1840,0.1970,0.1674,0.0583,0.1401,0.1628,0.0621,0.0203,0.0530,0.0742,0.0409,0.0061,0.0125,0.0084,0.0089,0.0048,0.0094,0.0191,0.0140,0.0049,0.0052,0.0044,R
0.0262,0.0582,0.1099,0.1083,0.0974,0.2280,0.2431,0.3771,0.5598,0.6194,0.6333,0.7060,0.5544,0.5320,0.6479,0.6931,0.6759,0.7551,0.8929,0.8619,0.7974,0.6737,0.4293,0.3648,0.5331,0.2413,0.5070,0.8533,0.6036,0.8514,0.8512,0.5045,0.1862,0.2709,0.4232,0.3043,0.6116,0.6756,0.5375,0.4719,0.4647,0.2587,0.2129,0.2222,0.2111,0.0176,0.1348,0.0744,0.0130,0.0106,0.0033,0.0232,0.0166,0.0095,0.0180,0.0244,0.0316,0.0164,0.0095,0.0078,R
0.0100,0.0171,0.0623,0.0205,0.0205,0.0368,0.1098,0.1276,0.0598,0.1264,0.0881,0.1992,0.0184,0.2261,0.1729,0.2131,0.0693,0.2281,0.4060,0.3973,0.2741,0.3690,0.5556,0.4846,0.3140,0.5334,0.5256,0.2520,0.2090,0.3559,0.6260,0.7340,0.6120,0.3497,0.3953,0.3012,0.5408,0.8814,0.9857,0.9167,0.6121,0.5006,0.3210,0.3202,0.4295,0.3654,0.2655,0.1576,0.0681,0.0294,0.0241,0.0121,0.0036,0.0150,0.0085,0.0073,0.0050,0.0044,0.0040,0.0117,R
0.0762,0.0666,0.0481,0.0394,0.0590,0.0649,0.1209,0.2467,0.3564,0.4459,0.4152,0.3952,0.4256,0.4135,0.4528,0.5326,0.7306,0.6193,0.2032,0.4636,0.4148,0.4292,0.5730,0.5399,0.3161,0.2285,0.6995,1.0000,0.7262,0.4724,0.5103,0.5459,0.2881,0.0981,0.1951,0.4181,0.4604,0.3217,0.2828,0.2430,0.1979,0.2444,0.1847,0.0841,0.0692,0.0528,0.0357,0.0085,0.0230,0.0046,0.0156,0.0031,0.0054,0.0105,0.0110,0.0015,0.0072,0.0048,0.0107,0.0094,R
```
* [下载](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/undocumented/connectionist-bench/sonar/sonar.all-data)
* [更多信息](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Connectionist+Bench+(Sonar,+Mines+vs.+Rocks))
* [热门成绩](http://www.is.umk.pl/projects/datasets.html#Sonar)
## 5.钞票数据集
钞票数据集涉及根据从照片中采取的一些措施来预测给定钞票是否真实。
这是一个二元（2级）分类问题。每个班级的观察数量不均衡。有1,372个观测值，包含4个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 小波变换图像的方差（连续）。
2. 小波的偏斜变换图像（连续）。
3. 小波变换图像的峰度（连续）。
4. 图像的熵（连续）。
5. 类（0表示真实，1表示不真实）。
预测最普遍类别的基线表现是大约50％的分类准确度。
下面列出了前5行的样本。
```py
3.6216,8.6661,-2.8073,-0.44699,0
4.5459,8.1674,-2.4586,-1.4621,0
3.866,-2.6383,1.9242,0.10645,0
3.4566,9.5228,-4.0112,-3.5944,0
0.32924,-4.4552,4.5718,-0.9888,0
4.3684,9.6718,-3.9606,-3.1625,0
```
* [下载](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00267/data_banknote_authentication.txt)
* [更多信息](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/banknote+authentication)
## 6.鸢尾花数据集
鸢尾花数据集涉及在测量虹膜花的情况下预测花种。
这是一个多类别的分类问题。每个班级的观察数量是平衡的。有150个观测值，包含4个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 萼片长度（cm）。
2. 萼片宽度（cm）。
3. 花瓣长度以厘米为单位。
4. 花瓣宽度以厘米为单位。
5. 班级（Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica）。
预测最普遍类别的基线表现是大约26％的分类准确度。
下面列出了前5行的样本。
```py
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
```
* [下载](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data)
* [更多信息](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)
## 7.鲍鱼数据集
鲍鱼数据集涉及根据个人的客观测量来预测鲍鱼的年龄。
这是一个多类别的分类问题，但也可以作为回归框架。每个班级的观察数量不均衡。有4,177个观测值，有8个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 性别（M，F，I）。
2. 长度。
3. 直径。
4. 高度。
5. 整体重量。
6. 去掉了重量。
7. 内脏重量。
8. 壳重量。
9. 戒指。
预测最普遍类别的基线表现是大约16％的分类准确度。预测平均值的基线表现是大约3.2环的RMSE。
下面列出了前5行的样本。
```py
M,0.455,0.365,0.095,0.514,0.2245,0.101,0.15,15
M,0.35,0.265,0.09,0.2255,0.0995,0.0485,0.07,7
F,0.53,0.42,0.135,0.677,0.2565,0.1415,0.21,9
M,0.44,0.365,0.125,0.516,0.2155,0.114,0.155,10
I,0.33,0.255,0.08,0.205,0.0895,0.0395,0.055,7
```
* [下载](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data)
* [更多信息](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone)
## 8.电离层数据集
电离层数据集需要预测大气中的结构，因为雷达回波目标是电离层中的自由电子。
这是一个二元（2级）分类问题。每个班级的观察数量不均衡。共有351个观测值，包含34个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 17对雷达返回数据。
2. ...
3. 等级（g代表好，b代表坏）。
预测最普遍类别的基线表现是大约64％的分类准确度。最佳结果实现了大约94％的分类准确度。
下面列出了前5行的样本。
```py
1,0,0.99539,-0.05889,0.85243,0.02306,0.83398,-0.37708,1,0.03760,0.85243,-0.17755,0.59755,-0.44945,0.60536,-0.38223,0.84356,-0.38542,0.58212,-0.32192,0.56971,-0.29674,0.36946,-0.47357,0.56811,-0.51171,0.41078,-0.46168,0.21266,-0.34090,0.42267,-0.54487,0.18641,-0.45300,g
1,0,1,-0.18829,0.93035,-0.36156,-0.10868,-0.93597,1,-0.04549,0.50874,-0.67743,0.34432,-0.69707,-0.51685,-0.97515,0.05499,-0.62237,0.33109,-1,-0.13151,-0.45300,-0.18056,-0.35734,-0.20332,-0.26569,-0.20468,-0.18401,-0.19040,-0.11593,-0.16626,-0.06288,-0.13738,-0.02447,b
1,0,1,-0.03365,1,0.00485,1,-0.12062,0.88965,0.01198,0.73082,0.05346,0.85443,0.00827,0.54591,0.00299,0.83775,-0.13644,0.75535,-0.08540,0.70887,-0.27502,0.43385,-0.12062,0.57528,-0.40220,0.58984,-0.22145,0.43100,-0.17365,0.60436,-0.24180,0.56045,-0.38238,g
1,0,1,-0.45161,1,1,0.71216,-1,0,0,0,0,0,0,-1,0.14516,0.54094,-0.39330,-1,-0.54467,-0.69975,1,0,0,1,0.90695,0.51613,1,1,-0.20099,0.25682,1,-0.32382,1,b
1,0,1,-0.02401,0.94140,0.06531,0.92106,-0.23255,0.77152,-0.16399,0.52798,-0.20275,0.56409,-0.00712,0.34395,-0.27457,0.52940,-0.21780,0.45107,-0.17813,0.05982,-0.35575,0.02309,-0.52879,0.03286,-0.65158,0.13290,-0.53206,0.02431,-0.62197,-0.05707,-0.59573,-0.04608,-0.65697,g
```
* [下载](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/ionosphere/ionosphere.data)
* [更多信息](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ionosphere)
* [热门成绩](http://www.is.umk.pl/projects/datasets.html#Ionosphere)
## 9.小麦种子数据集
小麦种子数据集涉及通过测量来自不同品种小麦的种子来预测物种。
这是一个二元（2级）分类问题。每个班级的观察数量是平衡的。有210个观测值，包含7个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. 区域。
2. 周长。
3. 紧凑
4. 内核的长度。
5. 内核宽度。
6. 不对称系数。
7. 核仁沟的长度。
8. 等级（1,2,3）。
预测最普遍类别的基线表现是大约28％的分类准确度。
下面列出了前5行的样本。
```py
15.26,14.84,0.871,5.763,3.312,2.221,5.22,1
14.88,14.57,0.8811,5.554,3.333,1.018,4.956,1
14.29,14.09,0.905,5.291,3.337,2.699,4.825,1
13.84,13.94,0.8955,5.324,3.379,2.259,4.805,1
16.14,14.99,0.9034,5.658,3.562,1.355,5.175,1
```
* [下载](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00236/seeds_dataset.txt)
* [更多信息](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/seeds)
## 10.波士顿房价数据集
鉴于房屋及其附近的细节，波士顿房屋价格数据集涉及以数千美元预测房价。
这是一个回归问题。每个班级的观察数量是平衡的。共有506个观测值，包含13个输入变量和1个输出变量。变量名称如下：
1. CRIM：城镇人均犯罪率。
2. ZN：占地面积超过25,000平方英尺的住宅用地比例。
3. INDUS：每个城镇的非复杂商业面积比例。
4. CHAS：Charles River虚拟变量（如果管道限制河流则= 1;否则为0）。
5. NOX：一氧化氮浓度（每千万份）。
6. RM：每栋住宅的平均房间数。
7. 年龄：1940年以前建造的自住单位比例。
8. DIS：到波士顿五个就业中心的加权距离。
9. RAD：径向高速公路的可达性指数。
10. 税：每10,000美元的全额物业税率。
11. PTRATIO：城镇的师生比例。
12. B：1000（Bk-0.63）^ 2其中Bk是城镇黑人的比例。
13. LSTAT：人口状况下降％。
14. MEDV：自住房的中位数价值1000美元。
预测平均值的基准表现是大约9.21千美元的RMSE。
下面列出了前5行的样本。
```py
0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00
0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.90 4.9671 2 242.0 17.80 396.90 9.14 21.60
0.02729 0.00 7.070 0 0.4690 7.1850 61.10 4.9671 2 242.0 17.80 392.83 4.03 34.70
0.03237 0.00 2.180 0 0.4580 6.9980 45.80 6.0622 3 222.0 18.70 394.63 2.94 33.40
0.06905 0.00 2.180 0 0.4580 7.1470 54.20 6.0622 3 222.0 18.70 396.90 5.33 36.20
```
* [下载](https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data)（更新：[从这里下载](https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/housing.data)）
* [更多信息](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing)
## 摘要
在这篇文章中，您发现了10个可用于练习应用机器学习的顶级标准数据集。
这是您的下一步：
1. 选择一个数据集。
2. 抓住你最喜欢的工具（如Weka，scikit-learn或R）
3. 看看你能打多少标准分数。
4. 在下面的评论中报告您的结果。
- Machine Learning Mastery 应用机器学习教程
- 5竞争机器学习的好处
- 过度拟合的简单直觉，或者为什么测试训练数据是一个坏主意
- 特征选择简介
- 应用机器学习作为一个搜索问题的温和介绍
- 为什么应用机器学习很难
- 为什么我的结果不如我想的那么好？你可能过度拟合了
- 用ROC曲线评估和比较分类器表现
- BigML评论：发现本机学习即服务平台的聪明功能
- BigML教程：开发您的第一个决策树并进行预测
- 构建生产机器学习基础设施
- 分类准确性不够：可以使用更多表现测量
- 一种预测模型的巧妙应用
- 机器学习项目中常见的陷阱
- 数据清理：将凌乱的数据转换为整洁的数据
- 机器学习中的数据泄漏
- 数据，学习和建模
- 数据管理至关重要以及为什么需要认真对待它
- 将预测模型部署到生产中
- 参数和超参数之间有什么区别？
- 测试和验证数据集之间有什么区别？
- 发现特征工程，如何设计特征以及如何获得它
- 如何开始使用Kaggle
- 超越预测
- 如何在评估机器学习算法时选择正确的测试选项
- 如何定义机器学习问题
- 如何评估机器学习算法
- 如何获得基线结果及其重要性
- 如何充分利用机器学习数据
- 如何识别数据中的异常值
- 如何提高机器学习效果
- 如何在竞争机器学习中踢屁股
- 如何知道您的机器学习模型是否具有良好的表现
- 如何布局和管理您的机器学习项目
- 如何为机器学习准备数据
- 如何减少最终机器学习模型中的方差
- 如何使用机器学习结果
- 如何解决像数据科学家这样的问题
- 通过数据预处理提高模型精度
- 处理机器学习的大数据文件的7种方法
- 建立机器学习系统的经验教训
- 如何使用机器学习清单可靠地获得准确的预测（即使您是初学者）
- 机器学习模型运行期间要做什么
- 机器学习表现改进备忘单
- 来自世界级从业者的机器学习技巧：Phil Brierley
- 模型预测精度与机器学习中的解释
- 竞争机器学习的模型选择技巧
- 机器学习需要多少训练数据？
- 如何系统地规划和运行机器学习实验
- 应用机器学习过程
- 默认情况下可重现的机器学习结果
- 10个实践应用机器学习的标准数据集
- 简单的三步法到最佳机器学习算法
- 打击机器学习数据集中不平衡类的8种策略
- 模型表现不匹配问题（以及如何处理）
- 黑箱机器学习的诱惑陷阱
- 如何培养最终的机器学习模型
- 使用探索性数据分析了解您的问题并获得更好的结果
- 什么是数据挖掘和KDD
- 为什么One-Hot在机器学习中编码数据？
- 为什么你应该在你的机器学习问题上进行抽样检查算法
- 所以，你正在研究机器学习问题......
- Machine Learning Mastery Keras 深度学习教程
- Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期
- 在 Python 迷你课程中应用深度学习
- Keras 深度学习库的二元分类教程
- 如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型
- 如何在 Keras 中检查深度学习模型
- 10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍
- 机器学习卷积神经网络的速成课程
- 如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量
- 深度学习书籍
- 深度学习课程
- 你所知道的深度学习是一种谎言
- 如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型（分步）
- 神经网络中批量和迭代之间的区别是什么？
- 在 Keras 展示深度学习模型训练历史
- 基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化
- 评估 Keras 中深度学习模型的表现
- 如何评价深度学习模型的技巧
- 小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小
- 在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法
- 如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数
- 用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别
- 如何用 Keras 进行预测
- 用 Keras 进行深度学习的图像增强
- 8 个深度学习的鼓舞人心的应用
- Python 深度学习库 Keras 简介
- Python 深度学习库 TensorFlow 简介
- Python 深度学习库 Theano 简介
- 如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习
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- 多层感知器神经网络速成课程
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- 如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验
- 保存并加载您的 Keras 深度学习模型
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- 用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络
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- 什么是深度学习？
- 何时使用 MLP，CNN 和 RNN 神经网络
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- Machine Learning Mastery 深度学习 NLP 教程
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- 如何在 Keras 中定义神经机器翻译的编码器 - 解码器序列 - 序列模型
- 如何利用小实验在 Keras 中开发字幕生成模型
- 如何从头开发深度学习图片标题生成器
- 如何在 Keras 中开发基于字符的神经语言模型
- 如何开发用于情感分析的 N-gram 多通道卷积神经网络
- 如何从零开始开发神经机器翻译系统
- 如何在 Python 中用 Keras 开发基于单词的神经语言模型
- 如何开发一种预测电影评论情感的词嵌入模型
- 如何使用 Gensim 在 Python 中开发词嵌入
- 用于文本摘要的编码器 - 解码器深度学习模型
- Keras 中文本摘要的编码器 - 解码器模型
- 用于神经机器翻译的编码器 - 解码器循环神经网络模型
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- 文本摘要的温和介绍
- 编码器 - 解码器循环神经网络中的注意力如何工作
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- 什么是自然语言处理？
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- 如何为情感分析准备电影评论数据
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- 使用 Keras 在 Python 中进行 LSTM 循环神经网络的文本生成
- 浅谈机器学习中的转换
- 如何使用 Keras 将词嵌入层用于深度学习
- 什么是用于文本的词嵌入
- Machine Learning Mastery 深度学习时间序列教程
- 如何开发人类活动识别的一维卷积神经网络模型
- 人类活动识别的深度学习模型
- 如何评估人类活动识别的机器学习算法
- 时间序列预测的多层感知器网络探索性配置
- 比较经典和机器学习方法进行时间序列预测的结果
- 如何通过深度学习快速获得时间序列预测的结果
- 如何利用 Python 处理序列预测问题中的缺失时间步长
- 如何建立预测大气污染日的概率预测模型
- 如何开发一种熟练的机器学习时间序列预测模型
- 如何构建家庭用电自回归预测模型
- 如何开发多步空气污染时间序列预测的自回归预测模型
- 如何制定多站点多元空气污染时间序列预测的基线预测
- 如何开发时间序列预测的卷积神经网络模型
- 如何开发卷积神经网络用于多步时间序列预测
- 如何开发单变量时间序列预测的深度学习模型
- 如何开发 LSTM 模型用于家庭用电的多步时间序列预测
- 如何开发 LSTM 模型进行时间序列预测
- 如何开发多元多步空气污染时间序列预测的机器学习模型
- 如何开发多层感知器模型进行时间序列预测
- 如何开发人类活动识别时间序列分类的 RNN 模型
- 如何开始深度学习的时间序列预测（7 天迷你课程）
- 如何网格搜索深度学习模型进行时间序列预测
- 如何对单变量时间序列预测的网格搜索朴素方法
- 如何在 Python 中搜索 SARIMA 模型超参数用于时间序列预测
- 如何在 Python 中进行时间序列预测的网格搜索三次指数平滑
- 一个标准的人类活动识别问题的温和介绍
- 如何加载和探索家庭用电数据
- 如何加载，可视化和探索复杂的多变量多步时间序列预测数据集
- 如何从智能手机数据模拟人类活动
- 如何根据环境因素预测房间占用率
- 如何使用脑波预测人眼是开放还是闭合
- 如何在 Python 中扩展长短期内存网络的数据
- 如何使用 TimeseriesGenerator 进行 Keras 中的时间序列预测
- 基于机器学习算法的室内运动时间序列分类
- 用于时间序列预测的状态 LSTM 在线学习的不稳定性
- 用于罕见事件时间序列预测的 LSTM 模型体系结构
- 用于时间序列预测的 4 种通用机器学习数据变换
- Python 中长短期记忆网络的多步时间序列预测
- 家庭用电机器学习的多步时间序列预测
- Keras 中 LSTM 的多变量时间序列预测
- 如何开发和评估朴素的家庭用电量预测方法
- 如何为长短期记忆网络准备单变量时间序列数据
- 循环神经网络在时间序列预测中的应用
- 如何在 Python 中使用差异变换删除趋势和季节性
- 如何在 LSTM 中种子状态用于 Python 中的时间序列预测
- 使用 Python 进行时间序列预测的有状态和无状态 LSTM
- 长短时记忆网络在时间序列预测中的适用性
- 时间序列预测问题的分类
- Python 中长短期记忆网络的时间序列预测
- 基于 Keras 的 Python 中 LSTM 循环神经网络的时间序列预测
- Keras 中深度学习的时间序列预测
- 如何用 Keras 调整 LSTM 超参数进行时间序列预测
- 如何在时间序列预测训练期间更新 LSTM 网络
- 如何使用 LSTM 网络的 Dropout 进行时间序列预测
- 如何使用 LSTM 网络中的特征进行时间序列预测
- 如何在 LSTM 网络中使用时间序列进行时间序列预测
- 如何利用 LSTM 网络进行权重正则化进行时间序列预测
- Machine Learning Mastery 线性代数教程
- 机器学习数学符号的基础知识
- 用 NumPy 阵列轻松介绍广播
- 如何从 Python 中的 Scratch 计算主成分分析（PCA）
- 用于编码器审查的计算线性代数
- 10 机器学习中的线性代数示例
- 线性代数的温和介绍
- 用 NumPy 轻松介绍 Python 中的 N 维数组
- 机器学习向量的温和介绍
- 如何在 Python 中为机器学习索引，切片和重塑 NumPy 数组
- 机器学习的矩阵和矩阵算法简介
- 温和地介绍机器学习的特征分解，特征值和特征向量
- NumPy 对预期价值，方差和协方差的简要介绍
- 机器学习矩阵分解的温和介绍
- 用 NumPy 轻松介绍机器学习的张量
- 用于机器学习的线性代数中的矩阵类型简介
- 用于机器学习的线性代数备忘单
- 线性代数的深度学习
- 用于机器学习的线性代数（7 天迷你课程）
- 机器学习的线性代数
- 机器学习矩阵运算的温和介绍
- 线性代数评论没有废话指南
- 学习机器学习线性代数的主要资源
- 浅谈机器学习的奇异值分解
- 如何用线性代数求解线性回归
- 用于机器学习的稀疏矩阵的温和介绍
- 机器学习中向量规范的温和介绍
- 学习线性代数用于机器学习的 5 个理由
- Machine Learning Mastery LSTM 教程
- Keras中长短期记忆模型的5步生命周期
- 长短时记忆循环神经网络的注意事项
- CNN长短期记忆网络
- 逆向神经网络中的深度学习速成课程
- 可变长度输入序列的数据准备
- 如何用Keras开发用于Python序列分类的双向LSTM
- 如何开发Keras序列到序列预测的编码器 - 解码器模型
- 如何诊断LSTM模型的过度拟合和欠拟合
- 如何开发一种编码器 - 解码器模型，注重Keras中的序列到序列预测
- 编码器 - 解码器长短期存储器网络
- 神经网络中爆炸梯度的温和介绍
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- 生成长短期记忆网络的温和介绍
- 专家对长短期记忆网络的简要介绍
- 在序列预测问题上充分利用LSTM
- 编辑器 - 解码器循环神经网络全局注意的温和介绍
- 如何利用长短时记忆循环神经网络处理很长的序列
- 如何在Python中对一个热编码序列数据
- 如何使用编码器 - 解码器LSTM来回显随机整数序列
- 具有注意力的编码器 - 解码器RNN体系结构的实现模式
- 学习使用编码器解码器LSTM循环神经网络添加数字
- 如何学习长短时记忆循环神经网络回声随机整数
- 具有Keras的长短期记忆循环神经网络的迷你课程
- LSTM自动编码器的温和介绍
- 如何用Keras中的长短期记忆模型进行预测
- 用Python中的长短期内存网络演示内存
- 基于循环神经网络的序列预测模型的简要介绍
- 深度学习的循环神经网络算法之旅
- 如何重塑Keras中长短期存储网络的输入数据
- 了解Keras中LSTM的返回序列和返回状态之间的差异
- RNN展开的温和介绍
- 5学习LSTM循环神经网络的简单序列预测问题的例子
- 使用序列进行预测
- 堆叠长短期内存网络
- 什么是教师强制循环神经网络？
- 如何在Python中使用TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks
- 如何准备Keras中截断反向传播的序列预测
- 如何在使用LSTM进行训练和预测时使用不同的批量大小
- Machine Learning Mastery 机器学习算法教程
- 机器学习算法之旅
- 用于机器学习的装袋和随机森林集合算法
- 从头开始实施机器学习算法的好处
- 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中获取最多的12个技巧
- 机器学习的提升和AdaBoost
- 选择机器学习算法：Microsoft Azure的经验教训
- 机器学习的分类和回归树
- 什么是机器学习中的混淆矩阵
- 如何使用Python从头开始创建算法测试工具
- 通过创建机器学习算法的目标列表来控制
- 从头开始停止编码机器学习算法
- 在实现机器学习算法时，不要从开源代码开始
- 不要使用随机猜测作为基线分类器
- 浅谈机器学习中的概念漂移
- 温和介绍机器学习中的偏差 - 方差权衡
- 机器学习的梯度下降
- 机器学习算法如何工作（他们学习输入到输出的映射）
- 如何建立机器学习算法的直觉
- 如何实现机器学习算法
- 如何研究机器学习算法行为
- 如何学习机器学习算法
- 如何研究机器学习算法
- 如何研究机器学习算法
- 如何在Python中从头开始实现反向传播算法
- 如何用Python从头开始实现Bagging
- 如何用Python从头开始实现基线机器学习算法
- 如何在Python中从头开始实现决策树算法
- 如何用Python从头开始实现学习向量量化
- 如何利用Python从头开始随机梯度下降实现线性回归
- 如何利用Python从头开始随机梯度下降实现Logistic回归
- 如何用Python从头开始实现机器学习算法表现指标
- 如何在Python中从头开始实现感知器算法
- 如何在Python中从零开始实现随机森林
- 如何在Python中从头开始实现重采样方法
- 如何用Python从头开始实现简单线性回归
- 如何用Python从头开始实现堆栈泛化（Stacking）
- K-Nearest Neighbors for Machine Learning
- 学习机器学习的向量量化
- 机器学习的线性判别分析
- 机器学习的线性回归
- 使用梯度下降进行机器学习的线性回归教程
- 如何在Python中从头开始加载机器学习数据
- 机器学习的Logistic回归
- 机器学习的Logistic回归教程
- 机器学习算法迷你课程
- 如何在Python中从头开始实现朴素贝叶斯
- 朴素贝叶斯机器学习
- 朴素贝叶斯机器学习教程
- 机器学习算法的过拟合和欠拟合
- 参数化和非参数机器学习算法
- 理解任何机器学习算法的6个问题
- 在机器学习中拥抱随机性
- 如何使用Python从头开始扩展机器学习数据
- 机器学习的简单线性回归教程
- 有监督和无监督的机器学习算法
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- 机器学习现在很受欢迎
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- 哲学毕业生到机器学习从业者（Brian Thomas 采访）
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- 程序员可以进入机器学习
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- 项目焦点：Shashank Singh 的人脸识别
- 项目焦点：使用 Mahout 和 Konstantin Slisenko 进行堆栈交换群集
- 机器学习自学指南
- 4 个自学机器学习项目
- ÁlvaroLemos 如何在数据科学团队中获得机器学习实习
- 如何思考机器学习
- 现实世界机器学习问题之旅
- 有关机器学习的有用知识
- 如果我没有学位怎么办？
- 如果我不是一个优秀的程序员怎么办？
- 如果我不擅长数学怎么办？
- 为什么机器学习算法会处理以前从未见过的数据？
- 是什么阻碍了你的机器学习目标？
- 什么是机器学习？
- 机器学习适合哪里？
- 为什么要进入机器学习？
- 研究对您来说很重要的机器学习问题
- 你这样做是错的。为什么机器学习不必如此困难
- Machine Learning Mastery Sklearn 教程
- Scikit-Learn 的温和介绍：Python 机器学习库
- 使用 Python 管道和 scikit-learn 自动化机器学习工作流程
- 如何以及何时使用带有 scikit-learn 的校准分类模型
- 如何比较 Python 中的机器学习算法与 scikit-learn
- 用于机器学习开发人员的 Python 崩溃课程
- 用 scikit-learn 在 Python 中集成机器学习算法
- 使用重采样评估 Python 中机器学习算法的表现
- 使用 Scikit-Learn 在 Python 中进行特征选择
- Python 中机器学习的特征选择
- 如何使用 scikit-learn 在 Python 中生成测试数据集
- scikit-learn 中的机器学习算法秘籍
- 如何使用 Python 处理丢失的数据
- 如何开始使用 Python 进行机器学习
- 如何使用 Scikit-Learn 在 Python 中加载数据
- Python 中概率评分方法的简要介绍
- 如何用 Scikit-Learn 调整算法参数
- 如何在 Mac OS X 上安装 Python 3 环境以进行机器学习和深度学习
- 使用 scikit-learn 进行机器学习简介
- 从 shell 到一本带有 Fernando Perez 单一工具的书的 IPython
- 如何使用 Python 3 为机器学习开发创建 Linux 虚拟机
- 如何在 Python 中加载机器学习数据
- 您在 Python 中的第一个机器学习项目循序渐进
- 如何使用 scikit-learn 进行预测
- 用于评估 Python 中机器学习算法的度量标准
- 使用 Pandas 为 Python 中的机器学习准备数据
- 如何使用 Scikit-Learn 为 Python 机器学习准备数据
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- Python 机器学习书籍
- Python 机器学习迷你课程
- 使用 Pandas 快速和肮脏的数据分析
- 使用 Scikit-Learn 重新调整 Python 中的机器学习数据
- 如何以及何时使用 ROC 曲线和精确调用曲线进行 Python 分类
- 使用 scikit-learn 在 Python 中保存和加载机器学习模型
- scikit-learn Cookbook 书评
- 如何使用 Anaconda 为机器学习和深度学习设置 Python 环境
- 使用 scikit-learn 在 Python 中进行 Spot-Check 分类机器学习算法
- 如何在 Python 中开发可重复使用的抽样检查算法框架
- 使用 scikit-learn 在 Python 中进行 Spot-Check 回归机器学习算法
- 使用 Python 中的描述性统计来了解您的机器学习数据
- 使用 OpenCV，Python 和模板匹配来播放“哪里是 Waldo？”
- 使用 Pandas 在 Python 中可视化机器学习数据
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- Python中常态测试的温和介绍
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- 浅谈机器学习的中心极限定理
- 浅谈机器学习中的大数定律
- 机器学习的所有统计数据
- 如何计算Python中机器学习结果的Bootstrap置信区间
- 浅谈机器学习的Chi-Squared测试
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