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2017-12-21 发布于河南
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《UCI数据集和源代码》

《UCI数据集和源代码》UCI数据集是一个常用的标准测试数据集，下载地址在/~mlearn/MLRepository.html/~mlearn/MLRepository.html我的主页上也有整理好的一些UCI数据集(arff格式)：/yuy/files/download/UCI_arff.zip/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/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：/research/jair/home.html/research/jair/home.html//如果能访问的免费期刊太少，可以到CiteSeer上有哪些信誉好的足球投注网站(//?)，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Google/?)有哪些信誉好的足球投注网站。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等有哪些信誉好的足球投注网站引擎，还有一定要看高质量的论文。《数据挖掘的数据集资源》大家做数据挖掘研究时，常常为找不到合适的数据而发愁。在KDNuggets上有Datasets栏目，提供一些数据集，网址为：/datasets//datasets/还有另外一个很好的资源网址为：//?，里面包含的数据资源如下（按应用领域划分）：Direct Marketing KDD CUP 1998 DataGIS Forest CoverTypeIndexing Corel Image Features Pseudo Periodic Synthetic Time SeriesIntrusion Detection KDD CUP 1999 DataProcess Control Synthetic Control Chart Time SeriesRecommendation Systems Entree Chicago Recommendation DataRobots Pioneer-1 Mobile Robot Data Robot Execution FailuresSign Language Recognition Australian Sign Language Data High-quality Australian Sign Language DataText Categorization 20 Newsgroups Data Reuters-21578 Text Categorization Collection NSF Research Awards Abstracts 199 0-2003World Wide Web Microsoft Anonymous Web Data MSNBC Anonymous Web Data Syskill Webert Web Data?转：/blog/more.asp?name=DMmanid=24043/blog/more.asp?name=DMmanid=240431、气候监测数据集?/ftp/ndp026b/ftp/ndp026b2、几个实用的测试数据集下载的网站/~roweis/data.html/~roweis/data.html/~roweis/data.html/~roweis/data.html/summary.task.type.html/summary.task.type.html/afs//project/theo-20/www/data//afs//project/theo-20/www/data//afs//project/theo-11/www/wwkb//afs//project/theo-11/www/wwkb/http://www.phys.uni.