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UCI|机器学习数据集|数据挖掘数据集
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UCI数据集是一个广泛使用的机器学习和数据挖掘数据集集合，包含多种类型的数据集，如分类、回归、聚类等。数据集涵盖了多个领域，如医疗、金融、生物信息学等。
提供机构：
archive.ics.uci.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
UCI数据集，全称为加州大学欧文分校（University of California, Irvine）机器学习库，是一个广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的公共数据集集合。该数据集的构建始于1987年，由UCI的机器学习与智能系统中心负责维护。数据集的来源多样，包括但不限于实验数据、观测数据和模拟数据，涵盖了从生物信息学到社会科学的多个领域。每个数据集都经过严格的筛选和预处理，以确保数据的质量和适用性。
特点
UCI数据集以其多样性和高质量著称，包含了超过500个数据集，覆盖了广泛的机器学习任务，如分类、回归和聚类等。这些数据集不仅规模各异，而且特征丰富，能够满足不同研究需求。此外，UCI数据集的文档详尽，提供了每个数据集的背景信息、特征描述和使用建议，极大地便利了研究者和开发者的使用。
使用方法
UCI数据集的使用方法灵活多样，适用于各种机器学习算法和工具。研究者可以通过UCI官方网站直接下载所需数据集，并根据文档中的指导进行数据预处理和模型训练。常见的使用场景包括算法比较、模型验证和基准测试。此外，UCI数据集也支持在线访问和API调用，方便集成到各种数据分析和机器学习平台中。
背景与挑战
背景概述
UCI数据集，全称为加州大学欧文分校（University of California, Irvine）机器学习库，自1987年由David Aha及其同事创建以来，已成为全球机器学习和数据挖掘领域的重要资源。该数据集库涵盖了从生物信息学到社会科学的广泛领域，提供了超过590个数据集，支持了无数研究项目和算法开发。UCI数据集的核心研究问题在于为研究人员提供一个标准化的数据平台，以便于算法评估和模型比较，从而推动了机器学习理论与实践的进步。
当前挑战
尽管UCI数据集在学术界具有广泛的影响力，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的多样性和复杂性要求高度的数据清洗和预处理，以确保数据质量和一致性。其次，随着数据规模的不断增长，存储和计算资源的限制成为了一个重要问题。此外，数据集的更新和扩展需要持续的投入和专业知识，以保持其时效性和相关性。最后，数据集的开放性和共享性也带来了隐私和安全方面的挑战，需要在保护用户隐私的同时，促进数据的广泛应用。
发展历史
创建时间与更新
UCI数据集创建于1987年，由加州大学欧文分校的David Aha教授及其团队发起。自创建以来，UCI数据集经历了多次更新和扩展，最近一次重大更新发生在2017年，进一步丰富了其数据资源。
重要里程碑
UCI数据集在其发展历程中，1990年代初期，随着机器学习和数据挖掘领域的兴起，UCI数据集迅速成为学术界和工业界广泛使用的基准数据集之一。2000年代，UCI数据集引入了更多复杂和多样化的数据类型，如图像和文本数据，极大地推动了相关研究的发展。2010年后，UCI数据集开始注重数据质量和标准化，推出了数据集元数据和注释工具，提升了数据集的可复用性和研究价值。
当前发展情况
当前，UCI数据集已成为全球范围内机器学习和数据科学研究的重要资源，涵盖了从基础研究到应用开发的广泛领域。UCI数据集不仅为学术研究提供了丰富的实验数据，还为工业界的数据分析和模型训练提供了坚实的基础。近年来，UCI数据集持续扩展其数据类型和应用场景，包括但不限于医疗数据、金融数据和社交媒体数据，进一步推动了跨学科研究的融合与发展。
发展历程
- UCI数据集首次由David Aha和其同事在加利福尼亚大学欧文分校（University of California, Irvine）发布，标志着该数据集的诞生。
- UCI数据集开始被广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的研究，成为学术界和工业界的重要资源。
- UCI数据集的规模和多样性显著增加，涵盖了更多领域的数据，如生物信息学、金融和社交网络等。
- UCI数据集成为全球范围内数据科学竞赛和研究项目的基础，推动了数据驱动决策和人工智能技术的发展。
- UCI数据集继续扩展其影响力，支持了众多前沿研究和技术创新，成为数据科学领域不可或缺的资源。
常用场景
经典使用场景
UCI数据集在机器学习和数据挖掘领域中被广泛用于算法评估和模型训练。其经典使用场景包括分类、回归、聚类和特征选择等任务。研究者常利用UCI数据集进行基准测试，以比较不同算法的性能和效率。
实际应用
UCI数据集在实际应用中被广泛用于医疗诊断、金融预测、图像识别和自然语言处理等领域。例如，在医疗领域，UCI数据集用于训练和验证疾病预测模型，提高诊断的准确性和效率。
衍生相关工作
UCI数据集的广泛应用催生了大量相关研究工作。例如，基于UCI数据集的基准测试结果，研究者提出了多种改进的机器学习算法和模型。此外，UCI数据集还促进了数据预处理和特征工程技术的研究，推动了数据科学领域的发展。
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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
Pubmed
Pubmed 数据集包含来自 PubMed 数据库的 19717 篇与糖尿病相关的科学出版物，分为三类之一。引文网络由 44338 个链接组成。数据集中的每个出版物都由字典中的 TF/IDF 加权词向量描述，该字典由 500 个唯一词组成。
OpenDataLab 收录
mmlu_eval
该数据集用于评估和比较不同模型的推理能力。它包含多个特征，如问题、主题、选项、答案、输入、基线模型输出、混合推理模型输出和评估结果。数据集分为一个验证集，包含1531个样本。数据集的大小为10295402字节，下载大小为4908248字节。
huggingface 收录
CWRU bearing fault dataset
CWRU数据集的故障类别被总结为总共十类数据，包括一种正常数据和九种故障数据。该数据集包含两种采样频率的数据，12k Hz和48k Hz，正常数据除外，它只有48k Hz的采样频率。对于这些数据，我们使用12k Hz采样频率的数据。
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Chinese-Poetry-Corpus
本语料库收集自互联网，包含了从先秦到当代的古诗词数据，以CSV格式进行存储。经过去重后，包含诗词共计1014508首。古诗词按朝代进行划分，存储于文件夹下，命名规则为朝代.csv。每首诗词数据包含五个字段，分别为标题、朝代、作者、体裁、内容。
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AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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