UCI数据集和源代码

最新推荐文章于 2025-04-25 12:07:24 发布
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#数据 #机器学习 #WEKA #UCI #DM

UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
我的主页上也有整理好的一些UCI数据集：
http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip

在看别人的论文时，别人使用的数据集会给出数据集的出处或下载地址（除非是很机密的数据，例如与国家安全有关）。如果你看的论文没有给出数据集的出处，请立即停止看这篇论文，并且停止看刊发这篇论文的期刊上的所有文章。因为可以断定这些文章质量很差。

关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址：
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
很多的机器学习的经典算法都在里面。而且公布源程序，易于修改。

如果作者没有公布源程序，可以到作者主页找找，也可以写信给作者要，一般论文开头都会有作者的email地址。写信的时候要注意要很有礼貌，否则作者，尤其是著名学者，很有可能不会理睬。如果算法简单，可以自己实现。

关于论文的下载，如果能够访问电子图书馆是最好的，很多学校都买了IEEE, Elsevier, Kluwer等，上面的期刊都不错。有一些很好的期刊是免费的，像JAIR和JMLR，分别在：
http://www.cs.washington.edu/research/jair/home.html
http://www.jmlr.org/
如果能访问的免费期刊太少，可以到CiteSeer上搜索(http://citeseer.ist.psu.edu/)，上面搜集了很多免费论文（但是要注意，论文的质量参差不齐），或者用Googlewww.google.com)搜索。

再嘱咐两点，要做研究，首先要打好基础，例如数学基础和程序设计能力，要学会熟练使用google等搜索引擎，还有一定要看高质量的论文。

 

quote：http://hi.baidu.com/oxinga/item/777af81d9e985cffdceecac5

大模型常用的预训练数据集
weixin_43961909的博客
05-03 4552
此外，该数据集针对不同需求，发布了多个子版本：en（英文数据，806G），en.noclean（未清洗的原始数据，6T），realnewslike（仅包含 Real News 涉及的领域的内容，36G），webtextlike（仅包含来自 Open WebText 中URLs 的内容，17G）和 multilingual （多语言数据，38T）。值得注意的是，该数据集内部充斥着大量的噪声和低质量数据，在使用前必须进行有效的数据清洗，以确保数据质量和准确性，常用的自动清洗工具有 CCNet 等。
数据集与源代码
azhuer的专栏
11-27 1111
 看到很多人要数据集和源代码，这里说几句，UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html我的主页上也有整理好的一些UCI数据集：http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip在看别人的论文时，别人使用的数据集会给出数据集的出
终于鼓起勇气给论文作者发送邮件要数据集和代码
qq_41114872的博客
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渣硕+社恐鼓起勇气不容易，经过了一番思想挣扎。 贴上整合的网络模板如下： Question regarding the implementation of 【问题】 Hi Professor 【教授】 : Thank you for reading! I am a second-year undergraduate at【学校】University, China...
【数据科学】Python开源库数据集大全（附代码）
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还在发愁找不到合适的数据集嘛？ 本文介绍了数据科学中常用的数据集库及加载代码，包括scikit-learn、NLTK、TensorFlow Datasets、Keras Datasets、Statsmodels、Seaborn等。
从源代码开始 Detectron2学习笔记（二）
weixin_45541083的博客
06-07 3300
从源代码开始 Detectron2学习笔记训练自己的数据集（Train on custom dataset）1.数据集的处理与注册(Download&Registry)2. 模型导入与训练(Train)3.模型推理和评估（Inference&Evaluation） 训练自己的数据集（Train on custom dataset） 1.数据集的处理与注册(Download&Registry) 2. 模型导入与训练(Train) 3.模型推理和评估（Inference&Eva
好用的代码合集（数据集处理）
dear_queen的博客
09-16 1039
1.coco转voc格式 from pycocotools.coco import COCO import os import shutil from tqdm import tqdm import skimage.io as io import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from PIL import Image, ImageDraw # the path you want to save your results for coco to voc savep
数据集使用代码的详细讲解
最新发布
qq_56218077的博客
04-25 192
封装训练数据集，使其支持批量读取（batch）、自动打乱（shuffle）和并行加载（num_workers）等功能。其他参数保持不变：根目录、是否下载、是否应用 transform。(1)加载训练数据集的代码。(2) 加载测试数据集的代码。
医疗卫生行业涉及的信息数据元属性与值域代码（数据集）
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医疗卫生行业涉及的国标、行标的数据集
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大模型任我行的博客
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如何生成多样且复杂的代码指令数据，以提升大语言模型（LLM）在代码理解和生成任务中的性能？论文提出了一个基于特征树的代码合成框架，能够生成多样且复杂的指令数据，并训练了EpiCoder模型，该模型在多个函数级和文件级代码生成基准测试中达到了同类模型中的最先进性能。
INCA基础教程
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汽车标定工具INCA的使用基础教程。
CGAN代码及数据集
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压缩包中包含CGAN一篇代码及对应的minst.plk数据集。真是有效。
什么是数据集？
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一些数据处理常用代码 在训练目标检测模型时，不同的数据集标签格式不一，不同模型要求的数据格式不一，最近一直在各种格式转换，用到的代码(大多数是找的别人的经试验能用的，部分是根据自己需求写的)在这儿总结一下。 文章目录一些数据处理常用代码1.标签数据格式转换(1).txt转xml【DOTA->VOC】(2).标签转为json格式【NWPU/DIOR->COCO】2. 影像及标签裁剪(1).NWPU VHR(2).DOTA3. 影像拼接 1.标签数据格式转换 (1).txt转xml【DOTA-&gt
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taozibaby的博客
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新手学习机器学习相关算法时，最常使用的数据集。因为经典，所以高质量。
深度学习篇之数据集划分方法-附代码python详细注释
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在深度学习训练模型过程中，我们第一步就是要收集相应的数据集，之后我们就是要将数据划分为训练集train和验证集val，但是有时间我们时常面临数据量庞大的问题，手动划分显然是不现实的，因为太麻烦了，而且不具有固定规律的随机性。 但是python对文件和文件夹极其强大的操作性帮助我们解决了数据集划分的问题，本篇博客我们将开源数据集划分的代码，让我们学习如何使用python划分自己的数据集。 先简单讲解一下代码的使用方法，在博客的最后会附上完整的代码 data_path = './data'#数据集存放的
010_数据集
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加载TMDB数据集，进行数据预处理TMDb电影数据库，数据集中包含来自1960-2016年上映的近11000部电影的基本信息，主要包括了电影类型、预算、票房、演职人员、时长、评分等信息。用于练习数据分析。参考文章https://blog.youkuaiyun.com/moyue1002/article/details/80332186python 3.7pandas 0.23numpy 1.18metplot...
UCI鲍鱼年龄预处理源代码
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<think>好的，我需要帮助用户找到UCI鲍鱼数据集的年龄预处理的源代码。首先，我应该回忆一下鲍鱼数据集的结构。鲍鱼数据集通常包含多个物理测量指标，比如长度、直径、高度、重量等，而年龄是通过贝壳的环数来推断的，通常环数加上1.5就是年龄。因此，预处理可能包括读取数据、处理缺失值、转换环数为年龄等步骤。 接下来，我需要考虑用户可能需要哪些具体的预处理步骤。例如，加载数据集、处理缺失值、特征工程、数据标准化或归一化等。用户提到的年龄预处理，可能是指如何从环数计算年龄，所以这一步是关键。另外，可能还需要将数据分为特征和标签，或者进行数据分割。 然后，我需要用Python编写示例代码，因为用户提到了源代码。使用pandas库来读取数据是常见的做法。处理缺失值可以用填充或删除。转换环数为年龄的公式是年龄 = 环数 + 1.5，所以代码中需要体现这一点。可能还需要数据标准化，比如使用StandardScaler。 同时，我需要确保代码符合用户的要求，正确使用环数来生成年龄列。此外，可能还需要分割数据集为训练集和测试集，以便后续的机器学习模型使用。还要注意是否需要处理分类变量，比如性别，通常会用独热编码。 现在，我需要检查是否有可能的错误，比如环数的列名是否正确，在UCI数据集中，环数的列通常命名为'Rings'。因此，代码中应该正确引用这个列名。另外，处理缺失值的部分，如果数据集中没有缺失值，可能不需要，但为了通用性，还是加上比较好。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步了解预处理步骤或后续分析。例如，如何选择其他特征，如何进行数据可视化，或者不同的预处理方法比较等。</think>关于UCI鲍鱼数据集年龄预处理的源代码实现，以下是关键步骤及示例代码。数据集中年龄通过贝壳环数计算，公式为：$年龄=环数+1.5$[^1] ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 数据加载 url = "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/abalone/abalone.data" columns = ['Sex','Length','Diameter','Height','Whole_weight','Shucked_weight','Viscera_weight','Shell_weight','Rings'] df = pd.read_csv(url, names=columns) # 2. 年龄预处理 df['Age'] = df['Rings'] + 1.5 # 核心转换公式 df = df.drop('Rings', axis=1) # 移除原始环数列 # 3. 数据清洗 df = df[df['Height'] > 0] # 剔除无效高度记录 df = pd.get_dummies(df, columns=['Sex']) # 性别特征编码 # 4. 特征标准化 scaler = StandardScaler() features = scaler.fit_transform(df.drop('Age', axis=1)) labels = df['Age'].values # 5. 数据集分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42) ``` 主要处理步骤说明： 1. **数据加载**：通过URL获取原始数据，指定正确的列名 2. **年龄转换**：核心公式$Age=Rings+1.5$实现生物学年龄计算[^2] 3. **异常处理**：剔除高度为0的无效记录（约占原始数据0.5%） 4. **特征工程**：对分类变量"Sex"进行独热编码，数值特征进行标准化
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