可以从公开的数据集库或数据竞赛平台中获取合适的数据集。以下是一些常用的数据集资源:
Kaggle(https://www.kaggle.com/ ↗):Kaggle是一个知名的数据科学竞赛平台,提供了包含各种类型数据集的竞赛和开放数据集库。你可以在Kaggle上搜索与kv特征相关的数据集。
UCI Machine Learning Repository(https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php ↗):UCI机器学习仓库是一个常用的公开数据集资源,包含了许多不同领域的数据集。你可以在UCI仓库中搜索适合你的需求的数据集。
TensorFlow Datasets(https://www.tensorflow.org/datasets ↗):TensorFlow Datasets是一个由TensorFlow团队维护的数据集库,内置了许多常用的数据集。你可以使用TensorFlow Datasets中的数据集,并根据需要进行处理和转换。
当你选择一个合适的数据集后,可以根据数据集的特点和需求,将kv特征应用于相应的数据字段中。你可以使用数据预处理工具或编程语言来处理和转换数据,以生成包含kv特征的测试数据集。
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。