德城区特困人员供养信息|社会福利数据集|特困供养数据集
收藏China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
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。
indexes.nikkei.co.jp 收录
中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。
国家海洋科学数据中心 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
MVIP
MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集,由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像,分为训练集、验证集和测试集,适用于工业零件识别相关的研究,旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。
arXiv 收录
