韶关市仁化县林业有害生物防治政策咨询信息|林业管理数据集|政策咨询数据集
收藏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
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。
huggingface 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 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
