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Relief
收藏Mendeley Data2024-05-10 更新2024-06-27 收录
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https://zenodo.org/records/10306856
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Relief representation of a visit to a patient. The stone relief, which is reminiscent of the former Mautner Markhof'sche children's hospital, shows a doctor taking the pulse of a girl. The depiction is located within a window-like frame decorated with flower garlands and a woman's mask. The relief was created by Carl Kundmann and dates from 1873. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
创建时间：
2024-01-08
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
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 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。
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FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
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PU Dataset
德国帕德博恩大学（PU）轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据，包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比，PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据，为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。
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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