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这个数据集是基于什么背景创建的？
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MSR Mapping Packge|软件仓库挖掘数据集|系统映射研究数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-26 收录
下载链接：
https://data.mendeley.com/datasets/vsf24gh4k8
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Data Package of the Systematic Mapping Study on Mining Software Repositories
创建时间：
2024-01-31
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
市规划和自然资源局-深圳市建设项目用地批准信息（划拨）
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COCA (Corpus of Contemporary American English)
COCA是一个包含超过5.2亿词的英语语料库，涵盖了从1990年至今的文本。它包括口语、小说、流行杂志、报纸和学术文章五种文体，旨在反映当代美国英语的使用情况。
www.english-corpora.org 收录
DIPSEER: A Dataset for In-Person Student Emotion and Engagement Recognition in the Wild
DIPSEER是一个用于识别学生情绪和参与度的数据集，包含图像、标签和传感器数据。
github 收录
TROPOMI
TROPOMI（Tropospheric Monitoring Instrument）数据集包含大气成分的观测数据，主要用于监测臭氧、二氧化氮、甲醛、甲烷、二氧化碳等气体，以及气溶胶和云层。这些数据有助于研究空气质量、气候变化和环境监测。
www.tropomi.eu 收录
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