Clustering performance of each version using HAC algorithm.

Figshare2024-04-16 更新2026-04-28 收录

算法评估

无监督学习

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/Clustering_performance_of_each_version_using_HAC_algorithm_/25616238 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Clustering performance of each version using HAC algorithm.

创建时间：

2024-04-16

STL-10 Dataset 图像识别数据集

图像识别

无监督学习

STL-10 Dataset 是用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集，其基于 CIFAR-10 Dataset 做了一些修改。其中每个类别均包含比 CIFAR-10 更少的标记训练示例，但提供规模更大的未标记实例用于监督训练的图像学习模型，其利用未标记的数据来构建拥有的先验数据，其中高分辨率图像可被用于开发更具扩展性的无监督学习方法。

超神经2023-09-14 更新1730

Histogram variances of the original and encrypted images.

图像加密

算法评估

Histogram variances of the original and encrypted images.

Figshare2020-10-23 更新30

A systematic evaluation of pattern discovery algorithms

生物序列模式分析

算法评估

Pattern discovery algorithms are methods for discovering recurrent, non-random motifs widely used in the analysis of biological sequences. Many algorithms exist but few comparisons have been made amon

NIAID Data Ecosystem30

Hamiltonian Path Problem Benchmark

图论

算法评估

该数据集是一个基准测试，用于评估在汉密尔顿路径问题中，带有动态一致性检查（DCC）的s(CASP)算法与不带有DCC的算法的性能表现。数据集包含了不同规模图上的性能结果，以秒为单位，并附有加速因子。规模覆盖了从4个顶点到7个顶点的各种图形。该数据集的任务是对带有DCC的s(CASP)算法的性能进行评估。

arXiv100

Sensitivities (%) of various predictors on the signal peptide protein benchmark datasets.

信号肽预测

算法评估

Sensitivities (%) of various predictors on the signal peptide protein benchmark datasets.

Figshare2015-12-02 更新30