威斯康星乳腺癌数据集下载哪一个

我有，你要可以发给你，这个大牛有很多数据库，不过下载速度慢了点。

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不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。

资料补充：

做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。

什么是数据集？

很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：

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这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。

利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。

有哪些公开的数据集可供练习？

1ImageNet数据集：

ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看网址。

2COCO数据集：

COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。

3鸢尾花数据集：

鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。

所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。

4乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：

乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。

5Twitter情绪分析数据集：

情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~

6MNIST数据集：

MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。

7Fashion MNIST数据集：

Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。

8亚马逊评论数据集：

亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。

9垃圾短信分类器数据集：

垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~

分别是训练至一半和训练最终完成后的模型。接下来可以用这模型对mnist的测试集和自己手写的数字进行测试(见下篇教程)。

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。

之所以选择SqueezeNet是因为相比于目前互联网行业深度学习应用的火热，移动设备端的深度学习应用实在少得可怜。如果我没记错地话，苹果在2016年9月7日发布会中提到了机器学习两次，其中ios10的一个亮点就是利用深度学习技术实现照片中人脸的自动识别归类，私下里测试了下效果很不错。当然缺点也显而易见，由于需要大量的计算，目前只在用户接通电源的情况下才会去识别。我的师兄们也尝试过用深度学习做移动设备端应用的开发，不过最后由于花费时间太长改成了上传到服务器端完成。所以计算量大应该算是深度学习应用向移动设备端转移的一个很大问题。不过，有理由相信今后移动设备端的深度学习应用会变得越来越多，也会是一个前景广阔的市场。

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