找到10个数据集

格式: PNG 标签: 机器学习

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  • 航空乘客满意度分析数据集

    2025年4月23日 93 7 1

    标题:航空乘客满意度分析数据集 数据内容: 该数据集包含103,904条记录,涵盖了航空乘客的多种特征和飞行体验数据。数据元素包括: - 用户唯一标识(id) - 性别(Gender) - 客户类型(Customer Type) - 年龄(Age) - 旅行类型(Type of Travel) - 飞行舱位(Class) - 飞行距离(Flight...
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  • ImageNet AI图像分类准确性评估数据集

    2025年2月24日 90 126 37

    标题:ImageNet AI图像分类准确性评估数据集 数据内容:本数据集记录了ImageNet图像分类挑战中AI系统的Top-1准确性表现。包含以下数据元素: - Entity:标识参与测试的AI系统实体 - Code:系统编码 - Day:测试日期 - Top-1 accuracy:系统在图像分类任务中的最高准确率 数据来源:互联网公开数据...
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  • 数据2023年全球初级能源消耗年度变化分析

    2025年2月24日 90 198 16

    标题:2023年全球初级能源消耗年度变化分析 数据内容: 该数据集包含了2023年全球范围内初级能源消耗的年度变化情况,具体包括以下数据元素: 1. 实体(Entity):表示国家或地区。 2. 代码(Code):表示对应国家或地区的标准化代码。 3. 年份(Year):表示数据年份。 4. 年度变化(Annual change in primary...
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  • 油棕生产数据集全球生产量分析

    2025年2月24日 90 153 32

    标题:油棕生产数据集全球生产量分析 数据内容: 该数据集包含了全球范围内油棕生产量的详细信息。数据内容包括以下几个关键字段: 1. 实体(Entity):代表生产油棕的国家或地区。 2. 代码(Code):用于标识具体的国家或地区。 3. 年份(Year):记录油棕生产的年份。 4. 生产量(Palm oil | 00000257 ||...
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  • 人工智能模型性能与训练计算的数据集

    2025年2月24日 90 6 2

    标题:人工智能模型性能与训练计算的数据集 数据内容: 该数据集包含关于人工智能模型在知识测试与培训计算方面的性能表现。具体包括以下数据元素: - 实体(Entity):表示测试的模型或技术的名称或标识,共有25种不同的值。 - 代码(Code):表示模型或技术的唯一标识符,共有1种值。 - 年份(Year):表示数据收集的年份,共有5种不同的值。 -...
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  • AI模型训练数据集规模与计算需求分析

    2025年2月24日 90 39 14

    标题:AI模型训练数据集规模与计算需求分析 数据内容:...
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  • 人工智能系统参数数据集

    2025年2月24日 90 49 27

    标题:人工智能系统参数数据集 数据内容: 本数据集记录了著名人工智能系统中的关键参数信息,包括系统的实体(Entity)、代码版本(Code)、数据记录日期(Day)、参数数量(Number of parameters)以及研究人员所属机构(Researcher...
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  • 人工智能模型性能与数据规模关系研究数据集

    2025年2月24日 90 42 36

    标题:人工智能模型性能与数据规模关系研究数据集 数据内容: 该数据集包含了人工智能模型在知识测试任务中的性能表现及其与训练数据集大小之间的关系。数据集中的关键数据元素包括: 1. Entity:表示不同的人工智能模型或算法类型,共有25种不同的值。 2. Code:表示数据集的标识符或版本信息,仅有一种不同的值。 3....
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  • 人际关系与收入不平等数据集社会信任与经济不平等的关联分析

    2025年2月24日 90 16 0

    标题:人际关系与收入不平等数据集社会信任与经济不平等的关联分析 数据内容: 本数据集包含了关于社会信任与收入不平等的相关数据,具体包括以下字段: 1. 实体(Entity):标识数据所属的国家或地区,共有311种不同值。 2. 代码(Code):标识国家或地区的代码,共有262种不同值。 3. 年份(Year):数据收集的年份,共有265种不同值。...
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  • 美国华盛顿共享单车数据集 202005~202408

    2024年11月7日 90 97 26

    该数据集为交通规划者、数据分析师、研究机构和城市管理部门提供了详尽的共享自行车使用和运营信息。通过对站点使用频率、骑行行程、用户类型和天气因素的分析,可以深入了解共享自行车的使用动态和影响因素,优化运营策略,提升用户体验,促进城市可持续交通的发展。数据集支持多种分析方法,如时间序列分析、地理空间分析和机器学习模型训练,帮助实现智能交通系统的构建和优化。
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