有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
2019年1月哨兵5p卫星2级甲烷离线产品（L2__CH4___ OFFL）|温室气体监测数据集|卫星遥感数据集
收藏国家对地观测科学数据中心2023-09-04 更新2024-04-21 收录
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https://www.chinageoss.cn/datasharing/datasetDetails/6441ee1575f6f5375bdeb5df
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链接失效反馈资源简介：
本数据集为2019年1月哨兵5p卫星2级甲烷离线产品合集；数据来源于欧洲航天局发射的用于温室气体和痕量气体监测的Sentinel-5p卫星的TROPOMI传感器，该卫星可以实现全球每日一次重访。为了方便国内用户的访问，本数据集由国家对地观测科学数据中心团队负责整理和维护，将不同产品按月形成压缩数据集，用于数据分发和服务。
创建时间：
2023-09-04
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
PRBench
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MNBVC
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OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
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