1. java是做数据分析最好的方法吗
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
l 小米10 8+128G 冰海蓝 SA\NSA双模5G手机 ￥3799.00
l 小米10 8+128G 蜜桃金 SA\NSA双模5G手机 ￥3799.00
l 小米10 8+128G 钛银黑 SA\NSA双模5G手机 ￥3799.00
l 小米10 8+256G 冰海蓝 SA\NSA双模5G手机 ￥3999.00
l 小米10 8+256G 蜜桃金 SA\NSA双模5G手机 ￥3999.00
l 小米10 8+256G 钛银黑 SA\NSA双模5G手机 ￥3999.00
这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
2. mnist数据集怎么用matlabbp神经网络处理
BP神经网络属于全连接式的网络，所以需要将mnist数据集先展开，将每张图片拉伸为28×28=784维的向量。然后依此搭建出多层的网络，输出就是其所代表的数字（十进制或者二进制）。
3. gan如何做图像增强
对于图像问题，卷积神经网络相比于简单地全连接的神经网络更具优势。
本文将继续深入 GAN，通过融合卷积神经网络来对我们的 GAN 进行改进，实现一个深度卷积 GAN。
如果还没有亲手实践过 GAN 的小伙伴可以先去学习一下上一篇专栏：生成对抗网络（GAN）之 MNIST 数据生成。
本次代码在 NELSONZHAO/hu/dcgan，里面包含了两个文件：
dcgan_mnist：基于 MNIST 手写数据集构造深度卷积 GAN 模型
dcgan_cifar：基于 CIFAR 数据集构造深度卷积 GAN 模型
本文主要以 MNIST 为例进行介绍，两者在本质上没有差别，只在细微的参数上有所调整。由于穷学生资源有限，没有对模型增加迭代次数，也没有构造更深的模型。并且也没有选取像素很高的图像，高像素非常消耗计算量。
本节只是一个抛砖引玉的作用，让大家了解 DCGAN 的结构，如果有资源的小伙伴可以自己去尝试其他更清晰的图片以及更深的结构，相信会取得很不错的结果