训练测试模式数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,神经网络,决策边界,数据可视化,分类算法,模式识别,svm
数据概述：
本数据集包含一个由Andrej Karpathy教授在cn231课程中展示的创新二维散点模式，用于比较线性分类器和神经网络分类器的行为。数据集由300个点组成，每个点具有(X,Y)坐标，且-1<X,Y<1。这些点被分为三类，每类包含100个点，标签分别为0, 1和2，每类点形成螺旋状的一个分支。测试数据集是一个覆盖(X,Y)坐标边界内正方形区域的网格，用于预测和分配每个点的标签，并可视化决策边界和类别区域。训练数据以libsvm和csv两种格式提供，测试数据同样以这两种格式提供。
数据用途概述：
该数据集适用于研究神经网络和各种分类算法的表现，特别是对于无法用直线分隔的多类别问题。研究人员可以通过可视化工具更好地理解分类器的趋势和行为，识别潜在的问题或异常。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解不同分类算法在复杂模式下的表现差异。用户可以使用提供的Python脚本或C++版本的PicoNN自行生成或修改数据，并可以使用支持向量机(SVM)的不同核函数（如径向基核、线性核、多项式核、sigmoid核）对数据进行分类，以比较不同算法的决策边界。
举例：
使用神经网络分类器PicoNN对数据进行分类，结果显示模型能够较好地捕捉到螺旋状的决策边界。
使用支持向量机(SVM)分类器，其中径向基核函数的结果优于神经网络分类器。
使用线性核函数的SVM分类器，结果表明线性决策边界无法有效处理数据中的非线性结构。
使用多项式核函数的SVM分类器，结果显示出模型试图将螺旋中心的点归为同一类别。
使用sigmoid核函数的SVM分类器，结果显示可能存在某些问题或错误，需要进一步调试代码。
