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DIGEN|机器学习算法评估数据集|合成数据生成数据集
收藏arXiv2021-07-14 更新2024-06-21 收录
下载链接：
https://github.com/EpistasisLab/digen/
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链接失效反馈资源简介：
DIGEN是由宾夕法尼亚大学医学信息研究所开发的合成数据集，包含40个数学函数生成的数据集，用于评估机器学习分类算法。每个数据集包含1000个样本，由10个标准正态分布特征生成。数据集旨在通过多样化的性能表现，揭示不同机器学习算法的优劣。该资源不仅提供数据集，还提供生成函数和详细的分析工具，支持机器学习社区进行算法评估和改进。
提供机构：
宾夕法尼亚大学医学信息研究所
创建时间：
2021-07-14
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
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YOLO Drone Detection Dataset
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Interaction Dataset
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www.fao.org 收录