网络数据集(1)

合集下载

大数据及其特点(1)

大数据及其特点(1)

大数据及其特点(1)胡经国一、大数据定义据了解,目前大数据这一概念尚无大家公认的统一定义。

下面仅介绍关于大数据定义的一些常见表述,供读者参考。

1、表述1大数据(Big Data)是指一个数据集,它的尺寸大到已经无法由传统的数据库软件工具去采集、存储、管理和分析。

Big Data referes to datasets whose size is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze. MGI May,2011 大数据是指一个数据集,它的尺寸的增长已经让现有的数据库管理工具相形见绌,这些困难包括:数据采集、存储、搜索、分享、分析和可视化。

Big data are datasets that grow so large that they become awkward to work with using on-hard database management tools. Difficulties include capture, storage, search, sharing, analytics, and visualizing. Wikipedia2、表述2大数据是指需要用新的处理模式处理才能使其具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

从数据的类别上看,大数据是指无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。

它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

3、表述3大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到掘取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策达到更积极目的的资讯。

4、表述4美国咨询公司麦肯锡给出的大数据定义:大数据是指其大小超出常规数据库工具的采集、存储、管理和分析能力的数据集。

fisheriris数据集matlab分类(一)

fisheriris数据集matlab分类(一)

fisheriris数据集matlab分类(一)Fisheriris数据集MATLAB分类介绍Fisheriris数据集是机器学习中常用的经典数据集之一,由英国统计学家Ronald Fisher提供。

该数据集包含了150个鸢尾花的观测样本,每个样本包含4个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

这些样本被分为了三个类别:Setosa、Versicolor和Virginica。

本文将利用MATLAB对该数据集进行分类分析。

分类方法1. 决策树分类决策树是一种常用的分类方法。

它通过构建一棵树来进行分类决策。

决策树的每个节点代表一个属性,通过划分属性的不同取值来分割样本。

在MATLAB中,可以使用fitctree函数构建决策树分类器,使用predict函数进行预测。

2. 支持向量机分类支持向量机是一种常用的线性分类方法,通过构建一个超平面来划分样本。

在MATLAB中,可以使用fitcsvm函数构建支持向量机分类器,使用predict函数进行预测。

3. 朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法,它假设各个特征之间相互独立。

在MATLAB中,可以使用fitcnb函数构建朴素贝叶斯分类器,使用predict函数进行预测。

4. K近邻分类K近邻是一种非参数的分类方法,它通过用样本的最近邻样本进行投票来进行分类。

在MATLAB中,可以使用fitcknn函数构建K近邻分类器,使用predict函数进行预测。

5. 随机森林分类随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多棵决策树来进行分类。

在MATLAB中,可以使用TreeBagger函数构建随机森林分类器,使用predict函数进行预测。

结论通过对Fisheriris数据集使用不同的分类方法进行分类分析,我们可以得到不同的分类结果。

不同的方法适用于不同的场景。

决策树分类方法简单直观,适用于特征较少、样本量较小的情况;支持向量机分类方法适用于线性可分的情况;朴素贝叶斯分类方法适用于高维特征的情况;K近邻分类方法适用于数据分布较为均匀的情况;随机森林分类方法适用于特征较多、样本量较大的情况。

伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(一个经验项目的实施)【圣才出品】

伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(一个经验项目的实施)【圣才出品】

第19章一个经验项目的实施19.1 复习笔记一、问题的提出提出一个非常明确的问题,其重要性不容忽视。

如果没有明确阐述假设和将要估计的模型类型,那么很可能会忘记收集某些重要变量的信息,或是从错误的总体中取样,甚至收集错误时期的数据。

1.查找数据的方法《经济文献杂志》有一套细致的分类体系,其中每篇论文都有一组标识码,从而将其归于经济学的某一子领域之中。

因特网(Internet)服务使得搜寻各种主题的已发表论文更为方便。

《社会科学引用索引》(Social Sciences Citation Index)在寻找与社会科学各个领域相关的论文时非常有用,包括那些时常被其他著作引用的热门论文。

网络搜索引擎“谷歌学术”(Google Scholar)对于追踪各类专题研究或某位作者的研究特别有帮助。

2.构思题目时首先应明确的几个问题(1)要使一个问题引起人们的兴趣,并不需要它具有广泛的政策含义;相反地,它可以只有局部意义。

(2)利用美国经济的标准宏观经济总量数据来进行真正原创性的研究非常困难,尤其对于一篇要在半个或一个学期之内完成的论文来说更是如此。

然而,这并不意味着应该回避对宏观或经验金融模型的估计,因为仅增加一些更新的数据便对争论具有建设性。

二、数据的收集1.确定适当的数据集首先必须确定用以回答所提问题的数据类型。

最常见的类型是横截面、时间序列、混合横截面和面板数据集。

有些问题可以用任何一种数据结构进行分析。

确定收集何种数据通常取决于分析的性质。

关键是要考虑能够获得一个足够丰富的数据集,以进行在其他条件不变下的分析。

同一横截面单位两个或多个不同时期的数据,能够控制那些不随时间而改变的非观测效应,而这些效应通常使得单个横截面上的回归失效。

2.输入并储存数据一旦你确定了数据类型并找到了数据来源,就必须把数据转变为可用格式。

通常,数据应该具备表格形式,每次观测占一行;而数据集的每一列则代表不同的变量。

(1)不同类型数据的输入要求①对时间序列数据集来说,只有一种合理的方式来进行数据的输入和存储:即以时间为序,最早的时期列为第一次观测,最近的时期列为最后一次观测。

大数据与云计算学习(1)

大数据与云计算学习(1)

⼤数据与云计算学习(1)⼤数据学习⼀、⼤数据概述:1、⼤数据概念和特征。

正确答案:⼤数据意指⼀个超⼤的、难以⽤现有常规的数据库管理技术和⼯具处理的数据集数据量⼤(Volume):存储的数据量巨⼤,PB级别是常态,因⽽对其分析的计算量也⼤。

数据类型繁多(Variety):数据的来源及格式多样,数据格式除了传统的结构化数据外,还包括半结构化或⾮结构化数据,⽐如⽤户上传的⾳频和视频内容。

⽽随着⼈类活动的进⼀步拓宽,数据的来源更加多样。

处理速度快(Velocity):数据增长速度快,⽽且越新的数据价值越⼤,这就要求对数据的处理速度也要快,以便能够从数据中及时地提取知识,发现价值。

价值密度低(Value):在成本可接受的条件下,通过快速采集、发现和分析,从⼤量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。

复杂度(Complexity):对数据的处理和分析的难度⼤。

2、试述⼤数据时代的“数据爆炸”的特性正确答案:⼈类社会产⽣的数据以每年50%速度增长,即每两年增加⼀倍。

3、试述⼤数据对思维⽅式的重要影响?你如何理解数据思维?正确答案:三种思维的转变:全样⽽⾮抽样,效率⽽⾮精确,相关⽽⾮因果具备数据思维,能帮助创业者抓住商业机会。

⽣活中的⼤部分数据,数据思维都可以给你启发。

像AlphaGo ⼀样思考、学习、挑战、迭代AlphaGo= ⼤数据 + ⼈⼯智能 + ⼤规模计算4、举例说明⼤数据的应⽤领域正确答案:⾦融⾏业:⼤数据在⾼频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三⼤⾦融创新领域发挥重要作⽤。

汽车⾏业:利⽤⼤数据和物联⽹技术的五⼈驾驶汽车,在不远的未来将⾛进我们的⽇常⽣活。

 互联⽹⾏业:借助于⼤数据技术,可以分析客户⾏为,进⾏商品推荐和有针对性⼴告投放。

个⼈⽣活:利⽤与每个⼈相关联的“个⼈⼤数据”,分析个⼈⽣活⾏为习惯,为其提供更加周全的个性化服务。

5、云计算长定义和短定义:正确答案:长定义:云计算是⼀种商业计算模型。

它将计算任务分布在⼤量计算机构成的资源池上,使各种应⽤系统能够根据需要获取计算⼒、存储空间和信息服务。

图像识别中的常用数据集介绍(一)

图像识别中的常用数据集介绍(一)

图像识别是一门计算机视觉领域的重要技术,利用计算机算法对图像进行分析和理解。

在图像识别中,数据集是进行训练和评估的基础,因此选择合适的数据集对于算法的性能和准确性至关重要。

本文将介绍图像识别中常用的数据集。

1. MNIST手写数字数据集MNIST手写数字数据集是图像识别领域中最经典的数据集之一。

它包含了来自于真实世界的手写数字图像,共有60000张用于训练和10000张用于测试。

这些图像都是28x28像素的灰度图像,标签为0到9数字分类。

MNIST数据集被广泛应用于数字识别算法的训练和评估。

2. CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集是一个用于目标分类的图像数据集。

它包含了来自于真实世界的60000张32x32像素的彩色图像,分为10个不同类别,每个类别有6000张图像。

这些类别包括了常见的物体,如飞机、汽车、猫、狗等。

CIFAR-10数据集是用于评估图像分类算法性能的基准数据集之一。

3. ImageNet数据集ImageNet数据集是一个非常庞大的图像数据集,用于目标分类和检测。

它包含了上百万张高分辨率图像,并将这些图像分为了1000个不同类别。

ImageNet数据集是图像识别算法性能评估中的重要数据集,也是很多深度学习模型训练的基础。

4. COCO数据集COCO数据集是一个用于目标检测、分割和关键点检测的图像数据集。

它包含了各种场景和对象的图像,如人、动物、车辆等。

COCO数据集以其丰富的标注信息而闻名,这使得它在目标检测和分割任务上成为了重要的基准数据集。

5. CelebA数据集CelebA数据集是一个用于人脸属性识别和人脸检测的图像数据集。

它包含了超过200000张名人图像,并标注了40个属性和5个关键点位置。

CelebA数据集在人脸识别和人脸属性分析方面被广泛使用,有助于用于识别人脸属性的算法的训练和评估。

6. Pascal VOC数据集Pascal VOC数据集是一个用于目标检测和分割的图像数据集。

人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)

人工智能基础知识考试题库300题(含答案) (1)

人工智能基础知识考试题库300题(含答案)一、单选题1.若一个属性可以从其他属性中推演出来,那这个属性就是()A、结构属性B、冗余属性C、模式属性D、集成属性答案:B2.模型训练的目的是确定预测变量与()之间的推理方式。

A、目标值B、结果C、自变量D、因变量答案:A3.2016年5月,在国家发改委发布的《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出,到2018年国内要形成()的人工智能市场应用规模.A、千万元级B、亿元级C、百亿元级D、千亿元级答案:D4.数据审计是对数据内容和元数据进行审计,发现其中存在的()A、缺失值B、噪声值C、不一致、不完整值D、以上都是答案:D5.下列哪项不是机器学习中基于实例学习的常用方法()A、K近邻方法B、局部加权回归法C、基于案例的推理D、Find-s算法答案:D6.云计算提供的支撑技术,有效解决虚拟化技术、()、海量存储和海量管理等问题A、并行计算B、实际操作C、数据分析D、数据研发答案:A7.利用计算机来模拟人类的某些思维活动,如医疗诊断、定理证明,这些应用属于()A、数值计算B、自动控制C、人工智能D、模拟仿真答案:C8.知识图谱中的边称为?A、连接边B、关系C、属性D、特征答案:B9.人工神经网络在20世纪()年代兴起,一直以来都是人工智能领域的研究热点A、50B、60C、70D、80答案:D10.下面哪一句话是正确的A、人工智能就是机器学习B、机器学习就是深度学习C、人工智能就是深度学习D、深度学习是一种机器学习的方法答案:D11.()是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分A、极值B、标准值C、平均值D、残值答案:D12.()是人工智能地核心,是使计算机具有智能地主要方法,其应用遍及人工智能地各个领域。

A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片答案:B13.贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的,并通过()手段进行学习的方法。

数据分析综合实训报告(1)

数据分析综合实训报告(1)

数据分析综合实训报告(1)目录数据分析综合实训报告(1) (1)引言 (2)研究背景 (2)研究目的 (3)研究意义 (3)数据分析综合实训的概述 (4)实训内容 (4)实训流程 (5)实训数据来源 (6)数据收集与清洗 (7)数据收集方法 (7)数据清洗步骤 (8)数据清洗工具 (9)数据探索与可视化分析 (10)数据探索方法 (10)数据可视化工具 (11)分析结果与发现 (12)数据建模与预测 (13)数据建模方法 (13)模型选择与评估 (14)预测结果与准确性分析 (14)实训过程中的问题与解决方案 (15)数据收集问题及解决方案 (15)数据清洗问题及解决方案 (17)数据分析问题及解决方案 (18)实训总结与展望 (19)实训成果总结 (19)实训经验分享 (20)实训的不足与改进方向 (20)参考文献 (21)引言研究背景随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及,大数据时代已经到来。

在这个时代,海量的数据被不断产生和积累,给我们带来了前所未有的机遇和挑战。

数据分析作为一种重要的技术手段,被广泛应用于各个领域,为决策提供了有力的支持。

数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据,从中发现有价值的信息和规律,以支持决策和解决问题。

它可以帮助我们了解客户需求、市场趋势、产品性能等方面的情况,为企业提供决策依据和战略指导。

同时,数据分析也可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为科学研究和社会发展提供重要的参考。

在当前的社会背景下,数据分析已经成为企业和组织的核心竞争力之一。

通过对大数据的深入挖掘和分析,企业可以更好地了解市场需求,优化产品和服务,提高竞争力。

同时,数据分析也可以帮助企业发现潜在的商机和风险,及时调整战略和决策,降低经营风险。

然而,尽管数据分析在理论和技术上已经取得了很大的进展,但在实践中仍然存在一些挑战和问题。

首先,数据的质量和完整性是数据分析的基础,但由于数据来源的多样性和数据采集的复杂性,数据质量和完整性往往难以保证。

nmf聚类原理(一)

nmf聚类原理(一)

nmf聚类原理(一)NMF聚类1. 什么是NMF聚类•NMF(Non-negative Matrix Factorization)聚类是一种无监督学习算法,用于将数据集分成多个组或聚类。

•它是一种基于非负矩阵分解的聚类方法,能够提取出数据中的潜在特征,并将数据分解为两个非负矩阵的乘积。

2. NMF聚类的原理•NMF聚类的核心思想是将原始数据矩阵V分解为两个非负矩阵W 和H的乘积,其中W表示原始数据与聚类中心的关系,H表示聚类中心与数据样本的关系。

•假设原始数据矩阵V的维度为m×n,NMF聚类尝试将其分解成一个m×r的矩阵W和一个r×n的矩阵H。

•其中,r表示聚类中心的数量,即我们想要将原始数据分成的聚类数量。

3. NMF聚类的步骤1.随机初始化矩阵W和H,使其非负。

2.使用更新规则迭代优化W和H,直到达到收敛条件。

常用的更新规则有欧式距离和KL散度。

3.将数据样本分配到相应的聚类中心。

4. NMF聚类的优点•NMF聚类能够提取出数据的非负因子,适用于非负数据的聚类任务。

•相对于传统的K-means等聚类算法,NMF能够更好地处理非线性分布和非负数据。

•NMF聚类方法简单直观,易于解释和解决实际问题。

5. NMF聚类的应用•文本挖掘:可以将文本数据分成多个主题或类别。

•图像处理:可以提取图像的特征,并进行图像分类、图像压缩等任务。

•生物信息学:可以对基因表达谱进行聚类分析,揭示基因的相似性和功能。

总结•NMF聚类是一种基于非负矩阵分解的无监督学习算法,适用于非负数据的聚类任务。

•它通过将原始数据分解成两个非负矩阵的乘积,提取出潜在特征并将数据分成多个组或聚类。

•NMF聚类方法简单直观,应用广泛,特别适用于文本挖掘、图像处理和生物信息学等领域。

6. NMF聚类的算法流程1.初始化矩阵W和H,其中W的维度为m×r,H的维度为r×n,m为数据样本数,n为特征数,r为聚类中心数。

教材第五章数据集和数据集的管理1

教材第五章数据集和数据集的管理1

第五章 数据集的处理5.1 数据集定义z/OS 数据集是存储在一个磁盘卷或者多个磁盘卷上,逻辑相关的数据记录的集合。

例如, 一个数据集可以是一个源程序、一个宏库或一个能够被应用程序使用的数据记录文件。

用户可以在终端上打印或显示数据集。

逻辑记录是应用程序使用的基本信息单元。

数据可以存储在直接访问存储设备上(DASD) ,磁带卷或者光媒体上。

正如前面提到的, DASD适用于磁盘或与磁盘类似的设备。

所有类型的数据集都可以存储在DASD上,但是只有顺序数据集能够存储在磁带上。

我们将在后面讨论数据集的类型。

5.2 数据集命名每当用户分配一个新的数据集时,必须给数据集一个唯一的名字。

一个数据集名可能是一个名字段, 或一系列联合的名字段。

每个名字段描述了一个限定标准,例如,数据集名TECH01.COBOL.DATA是由三个名字段组成。

左边的第一个名字段被称为高级限定词(HLQ-high-level qualifier),右边的最后一个名字段是最低级的限定词(LLQ- lowest-level qualifier)。

每个名字段的长度可以是一到八个字符,名字段的第一个字母必须是字母(A到Z)或national符号(#,@,$),剩下的七个字符是任一字母、数字(0-9)、national符号或一个连接符号(-)。

名字段之间用句点(.)相隔。

包括所有的名字段和句点,数据集名的长度不能超过44个字符。

因此,一个数据集名最多可以由22个名字段组成。

5.2.1 HLQ命名约定一个数据集的HLQ是由安全系统控制的,其余的名字段也有许多命名约定,这些是约定而不是标准,但是它们被广泛地使用,它们包括下列各项:(1)名字中的字符LIB表示数据集是一个库,字符PDS也可以表示一个库,但它较少使用。

(2)名字中的字符CNTL、JCL或JOB表示数据集中包含JCL( 但是不一定专用于JCL)。

(3) 名字中的字符LOAD、LOADLIB或LINKLIB表示数据集中包含可运行的模块(一个具有z/OS可执行模块的库必须是单独的可执行模块)。

数据集、模型、指标设计方案

数据集、模型、指标设计方案

数据集、模型、指标设计方案一、数据集。

# (一)数据集来源。

1. 网络爬虫。

就像小蜘蛛在互联网这个大网上到处爬一样,我们从各种网站上抓取数据。

比如说,要做一个电影推荐模型,就可以从豆瓣、IMDb这些电影网站上爬取电影的名称、评分、类型、演员阵容等信息。

不过呢,在爬取的时候得小心点,不能违反网站的规则,不然就像小偷被抓一样尴尬啦。

2. 公开数据集。

有些好心人或者机构会把整理好的数据公开出来,这就像有人把做好的蛋糕放在公共桌子上让大家吃一样。

比如Kaggle上就有好多公开数据集,从医疗数据到金融数据都有。

我们可以根据自己的项目需求,挑一个合适的数据集来用,就像在自助餐厅里挑选自己喜欢的食物。

3. 自己收集。

如果现有的数据都不太符合要求,那就只能自己动手丰衣足食啦。

比如说要做一个关于学校学生学习情况的模型,那就得在学校里发问卷,或者从学校的教务系统里收集学生的成绩、出勤情况等数据。

这就像自己种粮食,虽然累,但是能得到最符合自己口味的数据。

# (二)数据清洗。

1. 去除重复数据。

数据里要是有好多重复的东西,就像一碗饭里有好多颗一模一样的沙子一样讨厌。

我们可以用一些工具或者写代码来把重复的数据找出来,然后把它们扔掉。

比如说用Python里的pandas库,就像有个小扫帚一样,把那些重复的数据清扫出去。

2. 处理缺失值。

有时候数据里会有一些空的地方,就像拼图少了几块一样。

如果缺失值比较少,我们可以直接把那一行或者那一列扔掉,就像把有破洞的袜子扔掉一样。

但如果缺失值太多,那就得想办法补一补了。

可以用均值、中位数或者众数来填充,就像给破洞补上一块相似的布。

3. 异常值处理。

数据里偶尔会出现一些特别奇怪的值,就像一群小绵羊里突然出现了一只大恐龙一样。

这些异常值可能是数据录入错误,也可能是特殊情况。

如果是错误,就把它修正或者扔掉;如果是特殊情况,那就得好好研究一下,看看能不能把它转化成正常的值,就像把恐龙变成小绵羊的近亲一样。

openlandmap的soil texture数据集的波段值(1-12)的解释

openlandmap的soil texture数据集的波段值(1-12)的解释

openlandmap的soil texture数据集的波段值(1-12)的解释
OpenLandMap是一个开源项目,提供全球土地覆盖和土地利用数据。

关于OpenLandMap的土壤纹理数据集,其波段值(通常为1-12)用于描述土壤的各种物理和化学特性。

然而,波段值的解释和具体的属性可能与不同的数据集和来源有关。

一般来说,土壤纹理数据通常基于图像分析技术,通过分析土壤样本的反射光谱来获取其物理特性,如颗粒大小和组成。

波段值通常用于表示不同的土壤成分或粒径范围。

以下是基于一般的土壤纹理数据集的波段值解释,但请注意,这可能不适用于OpenLandMap的特定数据集:
波段1: 粘粒(<0.002mm)
波段2: 粉粒(0.002-0.05mm)
波段3: 砂粒(0.05-2mm)
波段4: 砾石和卵石(>2mm)
5-12. 其他波段: 可能用于描述其他特定的土壤属性或成分,如有机质、水分、盐分等。

为了获得OpenLandMap土壤纹理数据集中每个波段值的准确解
释和用途,建议直接查阅该项目的官方文档或与项目维护者联系。

数据消融实验报告总结(3篇)

数据消融实验报告总结(3篇)

第1篇一、实验背景随着人工智能技术的快速发展,深度学习在各个领域得到了广泛应用。

然而,深度学习模型的性能很大程度上依赖于数据集的质量和数量。

为了探究数据集中不同部分对模型性能的影响,我们开展了数据消融实验。

本实验旨在通过逐步去除数据集中的部分数据,分析不同数据对模型性能的影响,为后续的数据处理和模型优化提供参考。

二、实验目的1. 探究数据集中不同部分对模型性能的影响;2. 评估模型对数据缺失的鲁棒性;3. 为后续的数据处理和模型优化提供参考。

三、实验方法1. 数据集:选择一个公开的数据集,例如MNIST手写数字识别数据集。

2. 模型:选择一个常用的深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN)。

3. 数据消融方法:将数据集按照类别划分,逐步去除每个类别的一部分数据,观察模型性能的变化。

4. 评价指标:选择准确率、召回率、F1值等指标来评估模型性能。

四、实验结果与分析1. 数据消融实验结果(1)逐步去除数据集的每个类别的一部分数据,观察模型性能的变化。

(2)记录每个类别数据去除后模型的准确率、召回率、F1值等指标。

2. 结果分析(1)从实验结果可以看出,去除数据集中的部分数据后,模型的准确率、召回率、F1值等指标有所下降。

这表明数据集中每个类别的数据都对模型性能有重要影响。

(2)在去除数据集的某个类别数据后,该类别对应的指标下降明显,而其他类别指标变化较小。

这说明该类别数据对模型性能的影响较大。

(3)当去除数据集的大部分数据后,模型的性能仍然保持在一个相对稳定的水平,表明模型对数据缺失具有一定的鲁棒性。

五、实验结论1. 数据集中每个类别的数据都对模型性能有重要影响,去除部分数据会导致模型性能下降。

2. 模型对数据缺失具有一定的鲁棒性,但去除过多数据会严重影响模型性能。

3. 通过数据消融实验,可以了解数据集中不同部分对模型性能的影响,为后续的数据处理和模型优化提供参考。

六、实验建议1. 在实际应用中,尽量保证数据集的完整性和多样性,以提高模型的泛化能力。

三元组 训练数据集

三元组 训练数据集

三元组训练数据集
三元组是指由三个元素组成的有序集合。

在机器学习和数据挖
掘领域,三元组通常用来表示实体关系。

在训练数据集中,三元组
经常被用来表示实体之间的关联关系。

例如,在知识图谱中,三元
组可以表示为 (实体1, 关系, 实体2) 的形式,其中实体1和实体
2之间通过关系相连。

训练数据集则是由大量这样的三元组组成,
用来训练机器学习模型,使其能够理解和预测实体之间的关系。

从数据集角度来看,三元组训练数据集包含大量的三元组样本,每个样本都是由三个实体组成,分别代表主体、关系和客体。

这些
数据集可以用来训练知识图谱、关系抽取和实体关系识别等任务的
模型,帮助机器理解实体之间的关系,从而进行推理和预测。

从训练角度来看,利用三元组训练数据集可以帮助机器学习模
型学习实体之间的关联规律,比如推断出新的关系、预测实体之间
的连接、进行知识表示学习等。

通过训练数据集中的三元组样本,
模型可以学习到实体之间的语义关系,从而提高在关系抽取、问答
系统、推荐系统等任务中的表现。

总的来说,三元组训练数据集在机器学习和数据挖掘领域中扮
演着重要的角色,它们为模型学习实体之间的关系提供了丰富的信息,有助于提升模型的推理和预测能力。

1.矢量化校园与空间数据处理(SuperMap iDesktop)

1.矢量化校园与空间数据处理(SuperMap iDesktop)

P55
配 准 要 素 选 择
误 差 校 验
存 配 准 控 制 点 文

坐标系统重 新设定
投影转换
成果数据
实验结果
统一到正确空间参考下的校园数据
思考与作业要求 思考:
1、实验中介绍了配准、重新设定坐标系与投影变换三种方法,他们之间有何区 别?分别适用于什么场景? 2、在数据配准过程中,配准算法的选择依据是什么?控制点的选取应遵循什么 要求? 3、简述选择投影需要考虑哪些因素。 4、数据集投影转换参数设置中,目标坐标系提供了四种设置方式,“来自数据 源”、“来自数据集”、“投影设置”、“导入投影文件”。分别通过这四种方 式将校园数据转换成自定义投影坐标系,进行投影转换操作练习。
校园dem数据
校园教学楼POIs数据
校园草坪栅格数据
校园DEM矢量面数据
校园POIs数据
校园POIs相应能耗信息
思考与作业要求
思考:
1、在数据集追加列中,连接字段的字段类型设置有什么要求? 2、在叠加分析中也提供了裁剪算子,能否应用到本实验中?两种裁剪方法之间 有何区别?
作业要求:
1、以实验报告的形式,回答上述思考题并提交。
1. 制作校园普通电子地图(6.1) 2. 制作校园迎新专题地图(6.2)
P3


Contents
1 2
3
P4
P5
空间数据内业录入
实验场景-背景知识
空间数据 内业录入
获取GIS矢量数据的 主要手段之一
GIS数据生产、处理和建 库过程的重要步骤之一
实验场景-背景知识
GIS软件
外业采集成果 空间数据标准
实战案例:
1. 基于校园路网及相关设施等空间数据,以新生报到面临的“路线规划”为应用场景,围绕“到报到点最近的校门、报到点-缴费处 -宿舍的最优路线、宿舍周边快速游的路径规划”三个问题,开展网络分析工具应用、分析结果可视化等实验(4.1)

一组相关信息和数据的集合

一组相关信息和数据的集合

一组相关信息和数据的集合一组相关信息和数据的集合,通常被称为数据集。

数据集是在进行数据分析、研究和决策时所使用的基本单位。

它可以包含数值、文字、图像、音频、视频等不同类型的数据,根据数据的组织方式可以分为多种形式,如表格、数据库、文件夹等。

数据集的条理清晰是非常重要的,因为它直接影响到后续的数据分析和应用结果的可靠性。

下面将从数据集的构成、分类、组织方式和使用重要性等方面详细介绍数据集的条理清晰。

1.数据集的构成:数据集一般由若干个观测值(样本)和它们对应的特征(变量)组成。

观测值是对某个实体、事件或现象进行测量、记录或收集的数据,可以是个人、产品、地点等,通常以行的形式呈现。

特征是对观测值某个方面的描述或属性,可以是数值、文本、图片、日期等,通常以列的形式呈现。

2.数据集的分类:根据数据集的属性和用途,可以将其分为多种类型。

常见的分类包括:横断面数据集(Cross-sectional data),即某一时刻或某一时点上收集的数据,用于描述不同个体或对象之间的差异;时间序列数据集(Time series data),即在一段时间内收集的数据,用于描述同一对象或个体在时间上的变化;面板数据集(Panel data),即包含横断面和时间序列两个维度的数据集,用于同时研究个体之间和时间上的变化。

3.数据集的组织方式:根据数据集的规模和数据类型,可以采用不同的组织方式。

常见的组织方式有:表格形式,即将数据按照行和列的形式组织成二维表格,每行代表一个观测值,每列代表一个特征;数据库形式,即将数据存储在关系型数据库中,通过表格和关系来组织和管理数据;文件夹形式,即将数据以文件的形式储存在文件夹中,可以是文本文件、图像文件、视频文件等。

此外,还可以通过数据集的命名、文件夹的划分等来实现更精细的组织。

4.数据集的使用重要性:数据集的条理清晰对于数据分析和决策具有重要的影响。

首先,条理清晰的数据集能够提高数据的可读性和可理解性,有助于研究人员充分了解数据的结构和内容;其次,数据集的条理清晰可以提高数据的可操作性,研究人员能够更轻松地对数据进行清洗、转换、分析和可视化;最后,条理清晰的数据集对于数据共享和合作也非常重要,能够提高数据交流的效率和准确性。

etopo1高程换算

etopo1高程换算

etopo1高程换算ETopo1(地球地形高程数据)是由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)制作的高分辨率海洋和陆地地形数据集。

该数据集提供了全球范围内, 1弧分(1/60度)分辨率下的海拔高度信息,以及海底深度等相关信息,数据的垂直分辨率精度为1米。

在科学、军事、商业等领域都具有广泛的应用价值,例如通过ETopo1可以进行水文、地理、地物分类、建筑模型等方面的应用,特别是在考古领域,ETopo1数据则为大规模历史文化遗产的研究提供了更深层次的支持。

ETopo1数据的高度单位是米。

它可以被称为整个海洋地形和陆地海拔高度的数字海图。

ETopo1数据的生成具有以下两种方式:1、采用海陆一体的方式进行生成海底地形信息。

例如,采用遥感技术,通过激光雷达、卫星图像识别等手段获取海岸线的边界,然后再通过测量等其他方式获取更深的海底地形数据,并将其整合成一个数据信息。

2、采用对区域进行建模分析的方法。

例如,当进行区域分析时,可能需要对环境条件、气象情况、水文地质等因素进行建模和分析。

在这种情况下,ETopo1数据将帮助分析者了解地形条件的变化情况,并且可以提取出数据中存在的海洋深度和地形高度数据。

随着移动设备的发展,现在ETopo1提供了一种便携式的格式,使得用户可以在任何地方访问该数据,从而为应用创造更为便利的条件。

现在,ETopo1已成为许多国际大型组织和项目的主要数据源之一,例如:测绘学、航空、地理、气象等领域都在使用ETopo1数据,因此ETopo1已经成为全球领先的地形数据集之一。

ETopo1数据的导入和处理需要有一定的技术要素,通常需要使用像ESRI、ArcGIS等软件的支持才能最好地应用,不过,它可以通过网络访问和直接下载。

总的来说,ETopo1作为全球领先的地形高程数据集之一,它对于许多应用领域具有广泛的价值和意义。

我们相信随着越来越多的人开始使用ETopo1,它将会在未来呈现出更加丰富的数据和更广泛的应用场景。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

∙从A 点到B 点最快的方式是什么?∙哪些房屋距离消防站有五分钟车程?∙业务覆盖哪些市场区域?绿色点表示位于不同城市中的仓库,面表示它们的市场区域,该市场区域被分为三个环状区域。

周围的绿色面表示货车可以在两小时内到达该区域,橙色面表示货车可以在四小时内到达该区域,红色面则表示货车可以在六小时内到达该区域。

∙一个人想要光顾一家商店。

这个潜在客户应该选择哪条路线可最快到达?∙哪些救护车或巡逻警车能够最快对一起事故做出响应?将指派距离事故现场最近的警察巡逻车。

在各个地点所需的警察人数将取决于事故的严重程度。

将生成每辆警车行驶的路线以及预期的响应时间。

∙一支配送或服务车队如何在提高客户服务质量的同时降低运输成本?将三辆位于配送中心的食品配送货车指派到杂货店,并指定能够使运输成本达到最低的行驶路线。

车载容量、午休和最长行驶时间限制都将包括在分析中。

∙在何处经营商店可使市场份额最大化?∙如果一家公司必须减少商店数量,它应该关闭哪家商店才能继续满足最为全面的需求?商业、公共服务以及其他组织都可以从Network Analyst 中获益,因为该工具可帮助它们更有效地执行所需的操作,并作出更理想的战略性决策。

这些组织在了解哪些人群会购买他们的商品或接受他们的服务后,可以更深入地掌握动态的市场变化,这其中既包括当前的市场也包括潜在的市场。

可以通过对停靠点的优化排序并查找停靠点之间的最短路径来减少运输成本,同时还要考虑一些限制,如时间窗、车载容量和最长行驶时间等。

可以通过更快速的响应时间或更便利的设施点位置来提高客户服务质量。

Network Analyst 便于理解和解决这类问题。

研究和分析人员通常可利用Network Analyst 来确定多个起点和目的地之间成本最低的网络路径。

Network Analyst 创建的起点-目的地成本矩阵通常会成为更大规模分析的输入。

例如,预测行驶行为时经常会纳入人们到达某些特定地点所需行驶的距离。

在数学表达式中引用这些网络距离可以帮助规划行程。

OD 成本矩阵分析计算从起点到目的地的最低成本网络路径。

它会输出连接起点与目的地的线要素。

每个线要素将行程的总网络成本存储为属性表。

分析经常会用到属性表并将其用作线性规划应用程序的输入。

同样,使用网络距离来代替直线距离时,空间统计中的某些分析会提供更精确的分析结果。

假如有一个交通事故的分析示例,该示例的目的是查找交通事故的聚类,准确地描述原因并采取措施降低交通事故的数量。

由于汽车在多条道路上行驶,因此使用网络距离来确定交通事故的聚类比使用直线距离进行确定更为有效。

在执行网络分析回答上面列出的问题之前,需要一个构建交通网模型的网络数据集。

什么是网络?网络是一种由互联元素组成的系统,例如边(线)和连接交汇点(点)等元素,这些元素用来表示从一个位置到另一个位置的可能路径。

人员、资源和货物将沿着网络行进:汽车和货车在道路上行驶,飞机沿着预定的航线飞行,石油沿着管道铺设的路线输送。

使用网络构建潜在行进路径的模型,可以执行与在网络上的石油、货车或其他代理移动相关的分析。

最常用的网络分析是查找两个点间的最短路径。

ArcGIS 将网络分为两类:几何网络和网络数据集。

几何网络(公用设施与河流网络)河流网络与公用设施网络,如电力、天然气,下水道和给水线路等只允许沿边单向同时行进。

网络中的代理(如管道中石油的流动)不能选择行进的方向,它行进的路径需要由外部因素来决定:重力、电磁、水压等。

工程师通过控制外部因素作用于代理的方式可以控制代理的流向。

注意:在ArcGIS 中,最好使用几何网络为公用设施网络和河流网络建模。

在ArcGIS 中,最好使用几何网络为河流网络和公用设施网络(例如管道)建模,几何网络不需要ArcGIS NetworkAnalyst 扩展模块。

网络数据集(交通网)街道、人行道和铁路网络等交通网允许在边上双向行驶。

网络中的代理(如在公路上行驶的卡车驾驶员)通常有权决定遍历的方向及目的地。

注意:在ArcGIS 中,最好使用网络数据集为交通网建模。

许可:需要使用ArcGIS Network Analyst 扩展模块来创建和编辑网络数据集。

在ArcGIS 中,最好使用网络数据集为交通网(例如道路)建模。

要使用网络数据集并对其执行分析,需要使用ArcGISNetwork Analyst 扩展模块。

多方式网络数据集网络数据集可以构建单一交通模式(如道路)的模型,也可以构建由多个交通模式(如公路、铁路和水路)构成的多方式网络的模型。

针对可沿着街道网络行走并搭乘地铁的行人显示最低成本路径。

3D 网络数据集三维网络数据集可用于为建筑物、矿山、洞穴等结构的内部通道构建模型。

最快速的路径可以将建筑物一楼的停靠点与三楼的停靠点连接起来。

使用限制执行分析时,您可以使用无障碍通道避开楼梯或者使疏散计划避开电梯。

如果街道要素具有精确的z 坐标值,则可以将这些值与用于为建筑物内部的通道构建模型的z 值要素结合使用,以创建校园甚至是城市的3D 网络。

这样您便可回答如下所示的问题:∙位于不同建筑物的房间之间的最理想的无障碍通道是哪条?∙高层建筑物的哪些楼层消防部门不能够在八分钟之内赶到?相关主题什么是网络数据集?网络分析图层的类型版权所有© 1995-2011 Esri. 保留所有权利。

3/4/2011/zh-cn/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#/na/004700000002000000/仅将街道要素类添加到ArcMap 不能开始查找最短路径或执行其他网络分析。

简单要素,例如表示街道的线要素,彼此并不识别。

它们本身无法了解要连接到的内容,而且连通性对于网络分析是必不可少的。

不过,网络数据集可存储要素的连通性。

因此,不要直接使用街道要素,而是要根据街道在ArcCatalog 中创建一个网络数据集,然后Network Analyst 才可以通过引用网络数据集而使用其中的任何要素。

创建网络数据集可使用新建网络数据集向导完成,该向导可通过ArcMap 中的目录窗口访问。

该向导会通过提问一系列问题来引导您操作,因此可创建一个符合您需求的网络数据集。

网络数据集属性对话框无论您的网络数据集是从他人接收的还是自己创建的,可能都需要访问或更改它的属性。

可以使用网络数据集属性对话框执行此操作,该对话框可从ArcMap 中的目录窗口访问。

网络数据集具有自己的属性,这些属性与它们的源要素属性不同。

以下示例说明了网络属性可提供的信息类型:遍历网络元素(如距离)的成本、元素的流向限制(单行道)和元素的等级分级(高速公路、主干道、地方街道)。

为添加或移除网络属性或者更改赋值器计算属性值的方式,可能会频繁访问网络数据集属性对话框上的属性选项卡。

Network Analyst 工具条ArcMap 中的Network Analyst工具条可提供一些常用信息和功能。

例如,利用该工具条:您会了解到哪个网络数据集(如果有)处于活动状态;可使用网络识别工具检查地图上各网络元素的属性;还可以选择要执行的网络分析以及创建相应的网络分析图层。

工具条上其他有用的按钮包括方向按钮,它可打开路径的转向说明;显示/隐藏Network Analyst 窗口按钮;以及求解按钮,它可生成网络分析结果。

网络分析图层网络分析图层表示网络问题,问题解决后,也表示解决方案。

创建网络分析图层时,它仅是一个用于设置网络问题(例如路径、服务区或位置分配问题)的通用框架。

通过定义属性和为分析图层填充数据,可以使通用问题变为具体问题。

定义好问题后,可以启动求解操作。

分析图层可存储分析结果。

网络分析图层是由子图层组成的合成图层,使用线将它们与相应的子图层连接之后即可在ArcMap 的内容列表中轻松识别。

Network Analyst 窗口ArcMap 中的Network Analyst窗口主要帮助您快速轻松地管理网络分析图层的输入和输出。

网络分析图层属性Network Analyst窗口中的分析图层属性按钮将打开图层属性对话框,其中包含特定于活动分析图层的属性。

可以使用这些属性进一步定义想要求解的网络问题。

例如,可以在路径分析图层中设置一个属性,它将指示Network Analyst 是确定依次访问指定的停靠点的最小成本路径还是确定能够使路径总体成本最低的停靠点顺序和路径。

分析设置选项卡包含许多可用来定义网络问题的属性。

地理处理工具Network Analyst 包括各种地理处理工具,可以执行网络分析并处理网络数据集和转弯要素。

一次只允许使用其中一种工具,但也可以将它们在模型或脚本中链接在一起使用。

交通街道、人行道和铁路网络等交通网允许在边上双向行驶。

网络中的代理(如在公路上行驶的卡车驾驶员)通常有权决定遍历的方向及目的地。

注意:在ArcGIS 中,最好使用网络数据集为交通网建模。

警告:如果要对河流网络或者管线或传输线等公共事业网络建模,则应该使用几何网络,而不是网络数据集。

了解有关几何网络的详细信息为了理解连通性及其重要性,假设要素通常互相识别不到对方。

例如,如果两个线要素相交,则任何一条线都没有识别到对方。

类似地,线要素末端的点要素不具有能使其识别这条线的任何固有信息。

但是,网络数据集会对重合的源要素进行追踪。

它还具有连通性策略,可进一步定义哪些重合要素是真正连接到一起的(您可以修改该策略)。

这样无需将道路连接到一起,就可以构建天桥和地下通道。

因此,执行网络分析时,求解程序就会知道沿该网络的哪些路径是可行的。

多方式网络数据集诸如多方式运输网之类的更复杂的连通性情况也是可行的。

下面是一个位于巴黎市区的运输网示例,其中显示了公路、铁路和公交网。

网络数据集还有一个丰富的网络属性模型,它有助于为该网络构建阻抗、约束和等级。

工作空间在ARC/INFO 中,使用了Coverage 动态创建网络。

在ArcView GIS 中,首次对线shapefile 运行网络分析功能时创建了一个永久性网络。

在ArcGIS 中,网络数据集会存储这个永久性网络。

使用网络数据集可以保存此网络、修改其属性和构建多种网络。

创建网络数据集时有几种选择。

最佳选择是通过地理数据库的要素数据集中的要素类创建网络数据集。

由于一个要素数据集可以与多个要素类一起存储并可轻松地与这些要素类进行通信,因此网络数据集可以支持多个源并构建多方式网络。

基于shapefile 的网络数据集可为ArcView GIS 用户提供快速迁移其数据的机会。

shapefile 网络数据集可通过包含网络源(例如街道网络)的折线(polyline) shapefile 创建,也可通过shapefile 转弯要素类创建。

此类网络数据集不能支持多个边源,也不能用于构建多方式网络。

相关文档
最新文档