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这个数据集是基于什么背景创建的？
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Amathonte-MEM-041-Jean-Paul Thalmann, Céramique trouvée à Amathonte, mémoire de membre de 3e année, Athènes, EFA, 1977.|考古学数据集|陶瓷研究数据集
收藏Mendeley Data2024-04-01 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://archimage.efa.gr/?kroute=fiche_publique&id=1105481
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Référence : MEM-041 Domaine : Vase
创建时间：
2024-03-28
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
PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集，当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话，19,356个专家策划的评估标准（每个任务10-30条），覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题，并包含最具挑战性任务的硬子集（Finance-300, Legal-250）。
github 收录
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录
Electrical-Lines-Defect-Detection
该数据集是针对电力线路缺陷检测的，包含了由APEPDCL线路工人使用移动相机捕获的图片，并由Sampath Balaji团队整理。数据集以CC BY 4.0许可证发布，旨在促进开源合作、可重现性和人工智能的实践学习。数据集分为两个模块：目标检测和分类。目标检测模块遵循YOLOv12格式，分类模块由文件夹和CSV文件组成，都提供了训练、验证和测试数据集。
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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]} }
OpenDataLab 收录
Pima Indians Diabetes Database
该项目使用的数据集是Pima Indians Diabetes Database，来源于UCI机器学习库。该数据集包含多个医学预测变量和一个目标变量，即Outcome，用于指示患者是否患有糖尿病（1）或未患（0）。
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