数据训练

训练包，包含有用的训练资料。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

Oracle数据库训练习题是为了帮助学习者熟悉和掌握Oracle数据库的基本操作和高级功能而设计的。这些习题涵盖了数据库管理、SQL查询、性能优化等方面的内容，提升学员的实际操作能力和问题解决能力。通过完成这些训练习题，学员能够更好地应对实际工作中的数据库管理挑战。

级联训练器是一个交互式应用程序，管理图像列表中矩形ROI的选择和定位，用于设定训练算法的基础标签，并创建全新的级联分类器。该工具支持添加、删除、旋转、排序图像，以及粘贴ROI到一系列图像中的新功能。用户可以通过键盘快捷键简化操作，方便训练检测器和多ROI的选择与管理。

豆瓣用户的评论数据，886026 条，数量还挺可观的，做推荐系统训练集合适。user、item、rating、type四个字段，分别是用户名、电影或书名、评分、类型。文件是csv格式，utf-8编码，读取也方便，丢进pandas里一行代码就搞定。 豆瓣的数据还不错，内容丰富，评分也比较真实。你想做协同过滤、矩阵分解这类算法，用这份数据挺合适的。不比 MovieLens 差多少，而且多了type这个字段，拿来做多模态推荐、分类推荐也能用上。 另外你要是想拓展下思路，也可以看看下面这几个数据集：MovieLens 的更经典一点，点这里就能下；还有像 新闻推荐、电商评论 这些也蛮值得一试的。 ，al

Oracle基础训练，涵盖最基础的要点，掌握后即可入门。

本代码对应《SQL Server数据库应用技术项目化教程》P149训练内容7.3.2（2）④。内容涵盖SQL Server基础知识，适合SQL Server学习者或从业者。

新闻个性化推荐算法所需的训练数据集包括用户ID、新闻ID、浏览时间、新闻标题、详细内容和发布时间。