TRAIN_URL = r'http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv'

时间: 2024-04-26 09:22:53 浏览: 21
这行代码定义了一个名为 `TRAIN_URL` 的变量,它的值是一个字符串,表示用于训练的数据集的下载链接。具体来说,这个链接指向了 TensorFlow 官方网站上的一个名为 `iris_training.csv` 的数据文件。这个数据文件是一个逗号分隔的文本文件,包含了 120 条记录,每条记录表示一朵鸢尾花的 4 个特征值和它的分类标签。这个数据集是机器学习入门经典案例之一,常被用来演示分类问题的解决方法。
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解释help_url = 'https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki/Train-Custom-Data'

这段代码定义了一个名为help_url的变量,其值为'https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki/Train-Custom-Data'。这个URL链接指向一个Github上的项目页面,其中提供了有关使用YOLOv3进行自定义数据训练的详细说明和指南。通过使用这个链接,用户可以学习如何使用YOLOv3来训练自己的数据集,以便进行目标检测任务。

tr_path = 'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.train.csv' # path to training data tt_path = 'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.test.csv' # path to testing data

这段代码定义了两个变量tr_path和tt_path,分别存储了训练数据和测试数据的文件路径。 tr_path是存储训练数据文件路径的变量,其值为'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.train.csv'。这个路径指向了一个CSV格式的训练数据文件。 tt_path是存储测试数据文件路径的变量,其值为'C:/Users/LindgeUser/Desktop/3-COVID-19/covid.test.csv'。这个路径指向了一个CSV格式的测试数据文件。 这些文件路径可以根据实际情况进行修改,确保指向正确的训练数据和测试数据文件。 希望这个解答对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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