汕头市南澳县机动车登记服务站明细表信息|机动车登记数据集|服务站信息数据集
收藏MNIST数据集
数据规模 训练集:60,000 张手写数字图像(28×28 像素灰度图)及对应标签 34。 测试集:10,000 张图像与标签,用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院(NIST)收集,50% 样本来自高中生手写,50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理,成为机器学习基准数据集 1011。
阿里云天池 收录
XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台(抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩)的117720个短视频,包含381926个样本和535个话题,覆盖了从发布后的互动信息,如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法,对视频的长期传播影响力进行评分,分为0到9级,旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
arXiv 收录
LFW (Labeled Faces in the Wild)
Labeled Faces in the Wild,是一个人脸照片数据库,旨在研究无约束的人脸识别问题。该数据集包含从网络收集的超过 13,000 张人脸图像。每张脸都标有图中人物的名字。照片中的 1680 人在数据集中有两张或更多张不同的照片。这些人脸的唯一限制是它们是由 Viola-Jones 人脸检测器检测到的。更多细节可以在下面的技术报告中找到。
OpenDataLab 收录
PrimerBank
PrimerBank is a public resource for PCR primers. These primers are designed for gene expression detection or quantification (real-time PCR). PrimerBank contains over 306,800 primers covering most known human and mouse genes.
国家生物信息中心 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
