NBA预测 一种算法，旨在根据NBA历史数据训练模型，以预测任何一天的所有比赛结果。 概述 该代码是可复制的，由三个基本方面组成。 首先是收集并清理4年的历史数据。 使用SportRadar API，我们可以收集不同NBA球队的ID，这些球队的4年季节性统计数据，以及每场比赛的主队，客队和获胜者可追溯到4年的完整赛季时间表。 然后，我们将这些数据合并到一个可用的数据框中，每一行都是一个包含来自主队，敬畏队和比赛获胜者的数据的游戏。 然后，使用这些数据，我们测试了不同的顺序模型，以找到超参数的最佳组合。 对最佳模型进行了数据训练，并根据验证数据的多个不同随机状态（没有任何泄漏）进行了评估。 从那里，我们使用pysbr API检索给定日期上每个游戏的行。 使用该模型，我们可以预测游戏每个可能结果的概率； 赢家或输家。 我们将这种预测的概率与直线相结合，以计算出两种可能的下注选择。 一种使用凯利

jTessBoxEditor2.3.1为Tesseract训练工具，可以通过训练来提高Tesseract集合正确性 Java JDK15.0.2环境

TheSparksFoundation_Task-4_Decision-Trees 决策树是用于分析数据的图形表示。 决策树以这种方式为我们提供数据，我们可以轻松地读取，理解和分析数据。 决策树算法属于监督学习算法家族。 ...使用决策树的目的是创建一个训练模型，该模型可以通过学习从先前数据（训练数据）推断出的简单决策规则来预测目标变量的类或值

真实实验室传感器采集数据，可供训练使用，包含温度、湿度、光照、电压。一共大约200多w条数据，共有54个传感器节点，有地理位置信息可供参考，对于数据挖掘，人工智能，物联网等领域的研究有重大的参考价值！

这是高速公路上通过车载前置摄像头拍摄的图片，图片内容主要是夜间前方车辆的背面，一共5576张图片，其中分辨率为640*360的有2664张，分辨率为720*405的有2912张。

数据堂已经打不开了, 以前备份留下来的网易文本分类数据, dataid=602151

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基于python下的 车牌识别代码 的车牌数据训练样本，在博主的代码内已经附加有训练好的数据了，不需要样本便可运行，需要样本进行研究的可以下载参考

蘑菇数据，训练集。这里放上来可以下来跑程序。不用积分的设置不了，就设置最低的积分吧。

tensorflow训练之后的Inception v3模型，经过Imagenet数据得到的模型参数。可以直接分类图片，或者经过Retrain实现迁移学习。