有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Cognition-Personality link in geckos_L.lugubris_OS
收藏Mendeley Data2024-06-26 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/7y9z685k5s
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链接失效反馈资源简介：
The cognition-personality link was tested in a clonal gecko species (Sakai et al. in prep. doi.). The dataset includes Predator attack test, NOR test, Difference score of reaction to the novel objects, and the subject information. R codes include scripts for statistical models and graphical visualization.
创建时间：
2024-06-26
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
中国沙漠边界数据集（2000-2020年）
本数据集基于Landsat遥感影像，通过辐射定标和大气校正等预处理算法得到沙漠区域影像，通过人工目视解译及波段指数的方法提提取沙漠边界区域。数据集涉及的沙漠主要包括中国八大沙漠。分别为腾格里沙漠，塔克拉马干沙漠，巴丹吉林沙漠，库布奇沙漠，乌兰布和沙漠，库木塔格沙漠，古尔班通古特沙漠，...
国家冰川冻土沙漠科学数据中心 收录
Tara Oceans
Tara Oceans数据集包含了全球海洋微生物的宏基因组和宏转录组数据，涵盖了从极地到热带的多个海洋生态系统。数据包括微生物的DNA和RNA序列，以及相关的环境元数据。
www.ebi.ac.uk 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。
huggingface 收录
TILDA 400
Textile Texture Database (TILDA) for defect detection
kaggle 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