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Cambodia World Poll 2017|民意调查数据集|社会发展数据集
收藏Global Health Data Exchange ()2024-06-26 收录
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https://ghdx.healthdata.org/record/cambodia-world-poll-2017
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The Gallup World Poll measures factors such as well-being, employment, law and order, food and shelter, migration, personal health, financial issues, civic engagement, and communications as they pertain to world development indicators. These data can then be used by leaders in understanding national interests and concerns and to develop relationships between the indexes created and lagging economic outcomes. The poll is usually administered to 1,000 randomly selected individuals ages 15 and older in 160 counties worldwide once per year. Sometimes it is conducted on a semiannual or biennial basis, depending on the country. The poll consists of a set of core questions as well supplemental questions that are asked in some regions. It is administered via a one-hour face-to-face interview or a half-hour phone interview.
数据主题
5,000+
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54 个
任务类型
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热门数据集
AirSafe_DB
该数据集包含了从Plane Crash Info网站上抓取的飞机事故的结构化信息，原始数据为CSV格式，经过AI模型处理后生成了标准化的JSON格式数据。数据集包含5049条记录，每条记录包括事故信息（日期、时间、地点等）、飞机信息（运营商、航班号、机型等）、伤亡统计（总死亡人数、机组人员、乘客、地面人员等）、事故摘要（事故描述、事故类型、飞行阶段等）等内容。数据经过标准化处理，确保数据质量和一致性，适用于分析和研究。
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Nikkei 225
Nikkei 225，又称日经225指数，是日本东京证券交易所的一个重要股票市场指数，由225家日本大型上市公司组成。该指数是衡量日本股市表现的重要指标，涵盖了从制造业到服务业的多个行业。
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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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RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
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IR-500K
IR-500K是一个大型红外数据集，包含500,000张红外图像，涵盖了各种场景和物体在不同环境条件下的图像。
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