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<!DOCTYPE html>
<!--
@Author: Xinyu Ou
@Date: 2019-12-04 11:04:20
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@Last Modified time: 2020-05-07 22:16:52
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<head>
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<title>数据集(Datasets)</title>
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<h1>数据集（Datasets）</h1>
<div id="Notice">
<div id="NoticeContent">
<br />
<p style="text-indent: 2em;">以下数据集都来源于公开数据集，主要用于《机器学习》、《深度学习》、《计算机视觉》等课程教学使用。</p>
<br />
</div>
</div>
<div id="Syllabus">
<table>
<tr class="SyllabusTitle">
<th style="width:50px;text-align: center;">序号</th>
<th style="width:180px;">名称</th>
<th style="width:auto;">数据集描述</th>
<th style="width:200px;">课程</th>
<th style="width:150px;">下载</th>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">1</td>
<td>鸢尾花数据集</td>
<td>
<ul>
<li>鸢尾花数据集最初由Edgar Anderson 测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.A Fisher于1936年发表的文章「The use of multiple measurements in taxonomic problems」中被使用，用其作为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）的一个例子，证明分类的统计方法，从此而被众人所知，尤其是在机器学习这个领域。</li>
<li>鸢尾花数据集共收集了三类鸢尾花，即Setosa鸢尾花、Versicolour鸢尾花和Virginica鸢尾花，每一类鸢尾花收集了50条样本记录，共计150条。数据集包括4个属性，分别为花萼的长、花萼的宽、花瓣的长和花瓣的宽。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《机器学习》</li>
<li>《机器学习实训》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris" target="_blank ">[官网]</a></li>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/32711" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">2</td>
<td>MNIST手写字体</td>
<td>
<ul>
<li>MNIST数据集包含70000个样本，其中训练集60000个，测试集10000个。每个样本都分为图片和标签，图片是28*28的像素矩阵，标签是0~9的10个数字。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《机器学习》</li>
<li>《机器学习实训》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="http://yann.lecun.com/exdb/mnist/" target="_blank ">[官网]]</a></li>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/33695" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">3</td>
<td>Adult成人相亲</td>
<td>
<ul>
<li>该数据集由Barry Becker从1994人口普查数据库中提取得到。该数据集包含48842个连续或离散的实例。其中训练集32561个，测试集16281个。 预测任务是确定一个人年薪是否超过50K。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《机器学习》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult" target="_blank ">[官网]</a></li>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/33808" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">4</td>
<td>糖尿病预测数据集</td>
<td>
<ul>
<li>该数据集包含数据集中共包含768个样本(entries)，每个样本8种特征。其中Outcome是样本的标签（即类别），0表示没有糖尿病，1表示患有糖尿病。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《机器学习》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/33810" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">5</td>
<td>LFW人脸识别数据集</td>
<td>
<ul>
<li>LFW (Labled Faces in the Wild)人脸数据集：是目前人脸识别的常用测试集，其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景，因此识别难度会增大，尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现，对这些多人脸图像仅选择中心坐标的人脸作为目标，其他区域的视为背景干扰。LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。当然，在深度学习流行的今天，LFW数据集的识别率已经达到99.78%。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《机器学习》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html" target="_blank ">[官网]</a></li>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/33811" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">6</td>
<td>Stock股票信息</td>
<td>
<ul>
<li>该数据集是2020年2月15日收盘之后从证券交易软件中导出的数据。包含3776个样本，每个样本包含10种特征。可以用来演示各种回归算法，预测股票的涨跌。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《机器学习》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/33812" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center;">7</td>
<td>Caltech101-16类</td>
<td>
<ul>
<li>Caltech101的图像分类中抽取其中16类。</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li>《深度学习实训》</li>
</ul>
</td>
<td>
<ul>
<li><a href="http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/" target="_blank ">[官网]</a></li>
<li><a href="https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/33809" target="_blank ">[AI Studio]</a></li>
</ul>
</td>
</tr>
</table>
</div>
<br />
<br />
<br />
</body>
</html>