uci数据集大致情况翻译
m u s h r o o m 数 据 集 机 器 学 习 之 逻 辑 回 归
uci数据集汇总及翻译uci数据集汇总及翻译1.Abalone : Predict the age of abalone from physical measurements鲍鱼 DataSet ：根据物理度量，预测鲍鱼的年龄。
2.Abscisic Acid Signaling Network : The objective is to determine the set of boolean rules that describe the interactions of the nodes within this plant signaling network. The dataset includes 300 separate boolean pseudodynamic simulations using an asynchronous update scheme.目标是测定布尔值的度量集合，以描述植物的信号网路节点。
该数据集包括了300 个独立的布尔值形式的虚拟动态模拟值，使用了异步更新的架构。
3.Acute Inflammations : The data was created by a medical expert as a data set to test the expert system, which will perform the presumptive diagnosis of two diseases of the urinary system.4.Adult : Predict whether income exceeds $50K-yr based on census data. Also known as “Census Income” dataset.成人 DataSet ：根据户口普查资料，预测收入是否能超过 50000 美元-年。
通常也被称为“收入普查”数据集。
UCI机器学习数据库
UCI机 器 学 习 数 据 库
UC Irvine Machine Learning Repository：UCI指的是加州大学欧文分校。UCI机器学习库主要是收集的机器学习领域的一些相关数据集和数 据生成器，可以用来做一些基本的实验。存档是创建为大卫阿哈和加州大学欧文分校研究员在1987年研究生FTP文件。自那时以来，它已被 广泛用于学生，教育工作者，和其他研究机器学习的研究者，作为一个数据来源。
KNN算法总结
KNN算法总结1 KNN分类算法1.1KNN简述K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。
该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别[1]。
KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。
由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
KNN最邻近规则，主要应用领域是对未知事物的识别，即判断未知事物属于哪一类，判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。
1.2 KNN原理最近邻方法(k-nearest neighbor,简称kNN)是一种简洁而有效的非参数分类方法，是最简单的机器学习算法之一，该算法最初由Cover和Hart提出的，用于解决文本的分类问题。
K近邻算法是最近邻算法的一个推广。
该规则将是一个测试数据点x分类为与它最接近的K个近邻中出现最多的那个类别。
K近邻算法从测试样本点x开始生长，不断的扩大区域，直到包含进K个训练样本点为止，并且把测试样本点x 归为这最近的K个训练样本点中出现频率最大的类别。
其中测试样本与训练样本的相似度一般使用欧式距离测量。
如果K值固定，并且允许训练样本个数趋向于无穷大，那么，所有的这K个近邻都将收敛于x。
如同最近邻规则一样，K个近邻的标记都是随机变量，概率P（w i|x），i=1,2,…,K都是相互独立的。
假设P（w m|x）是较大的那个后验概率，那么根据贝叶斯分类规则，则选取类别w m。
而最近邻规则以概率P（w m|x）选取类别。
UCI用法说明（一种读写文件的方法）
UCI用法说明（一种读写文件的方法）[UCI] OpenWrt-uci命令系统目录：1.UCI命令2.UCI的文件和流程3.UCI 的文件语法4.UCI 命令读写配置5.综合实例1.UCI命令一个众所周知的原因，在Linux下各种软件包有各种不同的配置脚本，每个配置脚本的语法格式和操作方式不同，这样的设计虽然可以体现出各软件包自身的优势，同时也增加了学习曲线。
在这一点上OpenWrt的UCI无疑处理的更胜一筹。
UCI是集中式配置信息管理接口(Unified Configuration Interface)的缩写，他是OpenWrt引进的一套配置参数管理系统。
UCI管理了OpenWrt下最主要的系统配置参数并且提供了简单、容易、标准化的人机交互接口。
UCI中已经包含了网络配置、无线配置、系统信息配置等作为基本路由器所需的主要配置参数。
同时UCI也可以帮助开发人员快速的建立一套基于OpenWrt的智能路由产品控制界面。
2.UCI的文件和流程UCI的配置文件全部存储在/etc/config目录下。
root@OpenWrt:/# ls /etc/config/dhcp dropbear firewall network system wireless日前已有大量软件包支持UCI模式管理，但不是所有的软件包，支持的软件包是这样来完成启动的(以samba举例):1.启动脚本/etc/init.d/samba2.启动脚本通过UCI分析库从/etc/config/samba获得启动参数3.启动脚本完成正常启动由于UCI的数据文件较为简单，并且具备了很nice的直接观感，所以配置文件既可以使用UCI命令进行修改，也可以使用VI编辑器直接修改文件。
但如果两种方式都是用时需要注意UCI命令修改会产生缓存，每次修改好要尽快确认保存避免出现冲突。
最常见的几个UCI配置作用说明文件作用/etc/config/dhcp 面向LAN口提供的IP地址分配服务配置/etc/config/dropbear SSH服务配置/etc/config/firewall 路由转发，端口转发，防火墙规则/etc/config/network 自身网络接口配置/etc/config/system 时间服务器时区配置/etc/config/wireless 无线网络配置3.UCI的文件语法UCI文件语法举例config 'section-type' 'section'option 'key' 'value'list 'list_key' 'list_value'config 'example' 'test'option 'string' 'some value'option 'boolean' '1'list 'collection' 'first item'list 'collection' 'second item'config 节点以关键字 config 开始的一行用来代表当前节点section-type 节点类型section 节点名称option 选项表示节点中的一个元素key 键value 值list 列表选项表示列表形式的一组参数。
uci数据集大致情况翻译
来源：/ml/datasets.html?format=&task=&att=&area=&numAtt=&n umIns=&type=&sort=nameUp&view=list206 Data Sets Table View List View1. Abalone: Predict the age of abalone from physical measurements鲍鱼DataSet：根据物理度量，预测鲍鱼的年龄。
2. Abscisic Acid Signaling Network: The objective is to determine the set of boolean rules that describe the interactions of the nodes within this plant signaling network. The dataset includes 300 separate boolean pseudodynamic simulations using an asynchronous update scheme.目标是测定布尔值的度量集合，以描述植物的信号网路节点。
该数据集包括了300个独立的布尔值形式的虚拟动态模拟值，使用了异步更新的架构。
3. Acute Inflammations: The data was created by a medical expert as a data set to test the expert system, which will perform the presumptive diagnosis of two diseases of the urinary system.急性炎症DataSet：数据来源于一位医学专家的数据集，用以检测专家系统，可以推断出泌尿系统的两种疾病的诊断结果。
《计算机应用》投稿模板
4 计算机应用第35卷表的样式来排，但在word文档中为使项目更清晰，可显示所有的表格框线。
举例如表1、表2所示。
表1实验中使用的UCI数据集数据集名称类数实例数维数bupa 2 345 6seeds 3 210 7ecoli8 8 336 7yeast 10 1484 8vehicle 4 846 18glass 7 214 39表2各分类算法的单样本识别率与网络训练时间对比算法不同人数测试的识别率/% 网络训练时间/s10 100 300 466ELM 90 46.67 41.96 37.99 18.96PNN 100 93.00 86.65 78.07 30.24FA 100 93.33 91.29 87.15 24.88注意：图、表中的字号不小于小5号，打印后要能清晰阅读，图、表过大时使用通栏排版，不要压缩字号或图本身，或是排版太过紧密影响阅读。
所有公式只能使用公式编辑器编辑，而不使用任何版本Word自带的公式编辑器，否则在存储为2003版本格式时，会出现公式变成图片、一些字符不能正常显示等各种问题而影响稿件的正常审稿，不过使用MathType6.9编辑公式能解决这些问题，可以参考以下网址页面的说明介绍：/office/1015.html这个页面介绍了该工具的安装与使用，字号设置(【工具栏】→【大小】→【定义】)如下面界面所示，其他不须改动。
常用功能操作可以参考：/~jypan/Teaching/MathSoft/MathT ype/MathType.html#p7公式示例：412121(,)(,)i iiSim C C Sim C Cβ==∑(1) 111212122212nnm m mnx x xx x xx x x⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦A………(2)11N Ni ij j ijj jμμ===∑∑v x(3) ★常见错别字(括号中为错别字)：阈值(阀值、域值) 作为(做为)图像(图象) 像素(象素)蒙特卡罗(模特卡罗) 欧几里得(欧几里德)噪声(噪音) 拓扑(拓朴)几率(机率) 密钥(秘钥)影像(影象) 当作(当做)称作(称做) 叫作(叫做)模板(模版) 折中(折衷)尽可能(近可能) 登录(登陆)迭代(叠代) 其他(其它)账号(帐号) 傅里叶(傅立叶)连接(连结) 联结(联接)。
nusence数据集解释
nusence数据集解释
nusence数据集是一个用于计算机视觉任务的公开数据集，旨在帮助研究人员
和开发者开展关于目标检测和图像分割的研究。
该数据集由一组图像和与之相关的标签组成，标注了图像中的目标物体的位置和类别。
这个数据集的主要目标是提供一个具有挑战性的视觉任务，以推动计算机视觉
领域算法的发展。
为了达到这个目标，nusence数据集有以下特点：
1. 多样性：nusence数据集包含了各种各样的图像，涵盖了不同的场景、光照
条件和目标类别。
这使得该数据集在真实世界的视觉场景下具有较强的代表性。
2. 复杂性：数据集中的图像具有一定的复杂性，包括目标的遮挡、姿态变化、
尺度变化等。
这些复杂情况使得目标检测和图像分割任务更加具有挑战性。
3. 准确的标注：nusence数据集中的每个图像都被标注了目标物体的边界框和
类别。
这些标注是由专业人士进行的，具有较高的准确性和可靠性。
4. 数据量大：nusence数据集包含了大量的图像样本和对应的标注信息，这为
我们进行大规模的实验和算法评估提供了充足的数据支持。
使用nusence数据集进行目标检测和图像分割的研究可以帮助我们改进现有的
算法，提出新的方法来解决计算机视觉领域的挑战性问题。
通过不断探索和实验，我们可以更好地理解和应用计算机视觉在各个领域的潜力，如自动驾驶、安防监控等。
总的来说，nusence数据集是一个有助于推动计算机视觉领域发展的重要资源，它的存在为研究人员和开发者们提供了一个丰富、多样的实验平台，以提高目标检测和图像分割算法的性能和鲁棒性。
UCI机器学习数据库使用说明 收藏
UCI机器学习数据库使用说明收藏UCI机器学习数据库的网址: /ml/数据库不断更新至2010年，是所有学习人工智能都需要用到的数据库，是看文章、写论文、测试算法的必备工具。
数据库种类涉及生活、工程、科学各个领域，记录数也是从少到多，最多达几十万条。
UCI数据可以使用matlab的dlmread或textread读取，不过，需要先将不是数字的类别用数字，比如1/2/3等替换，否则读入不了数值，当字符了。
UCI数据库使用说明转自：/bbs/thread-37-1-1.html此目录包含数据集和相关领域知识（后面以简短的列表形式进行的注释），这些数据已经或能用于评价学习算法。
每个数据文件（*.data）包含以“属性-值”对形式描述的很多个体样本的记录。
对应的*.info 文件包含的大量的文档资料。
（有些文件_generate_ databases；他们不包含*.data文件。
）作为数据集和领域知识的补充，在utilities目录里包含了一些在使用这一数据集时的有用资料。
地址/~mlearn/MLRepository.html ，这里的UCI数据集可以看作是通过web的远程拷贝。
作为选择，这些数据同样可以通过ftp获得，ftp:// . 可是使用匿名登陆ftp。
可以在pub/machine-learning-databases目录中找到。
注意：UCI一直都在寻找可加入的新数据，这些数据将被写入incoming子目录中。
希望您能贡献您的数据，并提供相应的文档。
谢谢——贡献过程可以参考DOC-REQUIREMENTS文件。
目前，多数数据使用下面的格式：一个实例一行，没有空格，属性值之间使用逗号“,”隔开，并且缺少的值使用问号“?”表示。
并请在做出您的贡献后提醒一下站点管理员：ml-repository@下面以UCI中IRIS为例介绍一下数据集：ucidata\iris中有三个文件：Indexiris.datasindex为文件夹目录，列出了本文件夹里的所有文件，如iris中index的内容如下：Index of iris18 Mar 1996 105 Index08 Mar 1993 4551 iris.data30 May 1989 2604 siris.data为iris数据文件，内容如下：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa……7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor……6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica……如上，属性直接以逗号隔开，中间没有空格（5.1,3.5,1.4,0.2,），最后一列为本行属性对应的值，即决策属性Iris-setosa。
【原创】WEKA对UCI乳腺癌数据数据挖掘实验报告(附代码数据)
WEKA 对wisconsin-breast-cancer数据挖掘分析报告一、数据集实验采用UCI数据集中的Wisconsin医学院的William H.Wolberg博士提供的乳腺癌的数据样本（/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/）。
所有数据来自真实临床案例，每个案例有10个属性。
其中前九个属性是检测指标，每个属性值用1到10的整数表示，1表示检测指标最正常，10表示最不正常。
第十个属性是分类属性，指示该肿瘤是否为恶性。
数据集中的肿瘤性质是通过活检得出的结果。
肿块厚度 Clump_Thickness integer [1,10]细胞大小的均匀性 Cell_Size_Uniformity integer [1,10]细胞形状的均匀性 Cell_Shape_Uniformity integer [1,10]边缘粘性 Marginal_Adhesion integer [1,10]单上皮细胞的大小 Single_Epi_Cell_Size integer [1,10]裸核 Bare_Nuclei integer [1,10]乏味染色体 Bland_Chromatin integer [1,10]正常核 Normal_Nucleoli integer [1,10]有丝分裂 Mitoses integer [1,10]肿瘤性质 Class { benign, malignant}该数据集共有669个实例。
本次实验对以上数据集进行了分类、聚类、关联规则三部分操作，以熟悉weka软件的操作使用，并尝试挖掘数据中的实际价值。
分类中，尝试用前九个属性值来预测肿瘤的性质（良性、恶性）；聚类中，寻找各个簇病人（尤其是恶性肿瘤病人）的显著特征，可用来辅助制定针对性治疗计划；关联规则的探索，寻找不同属性值之间的相关性。
二、分类1.数据预处理将wisconsin-breast-cancer数据集分割为两个，分别作为train set（469个）和test set（200个）。
转：UCI数据集和源代码数据挖掘的数据集资源
转：UCI数据集和源代码数据挖掘的数据集资源《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，下载地址在我的主页上也有整理好的⼀些UCI数据集(arff格式)：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：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：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。
《数据挖掘的数据集资源》Direct MarketingKDD CUP 1998 DataGISForest CoverTypeIndexingCorel Image FeaturesPseudo Periodic Synthetic Time SeriesIntrusion DetectionKDD CUP 1999 DataProcess ControlSynthetic Control Chart Time SeriesRecommendation SystemsEntree Chicago Recommendation DataRobotsPioneer-1 Mobile Robot DataRobot Execution FailuresSign Language RecognitionAustralian Sign Language DataHigh-quality Australian Sign Language DataText Categorization20 Newsgroups DataReuters-21578 Text Categorization CollectionNSF Research Awards Abstracts 199 0-2003World Wide WebMicrosoft Anonymous Web DataMSNBC Anonymous Web DataSyskill Webert Web Data2、⼏个实⽤的测试数据集下载的⽹站以下⽹址上有各种数据集：进⾏⽂本分类，还有⼀个数据集是可以⽤的，即rainbow的数据集3、找了很多测试数据集,写论⽂的同志们肯定需要的,⾄少能⽤来检验算法的效果可能有⼀些不能访问,但是总有能访问的吧：UCI收集的机器学习数据集statlib样本数据库关于基⾦的数据挖掘的⽹站reuters数据集各种数据集：进⾏⽂本分类&WEB时间序列数据的⽹址apriori算法的测试数据数据⽣成器的链接关联：WEKA：1。
《大数据专业英语》课件—09Data Mining
[əˈsembl] [ˌekspləˈreɪʃn] [skæn] [prɪˈskraɪb]
vt.（用示例、图画等）说明；给…加插 图 vt.引发，触发 n.需求，要求
adj.初步的，初级的；预备的；开端的 n.准备工作；初步措施
n.计划，打算 v.规划，计划，打算 v.集合，收集
n.探测；搜索，研究 v.审视 vt.指定，规定 vi.建立规定，法律或指示
obtain solicitation exclude
[əbˈteɪn] [ˌsəlɪsɪ'teɪʃn] [ɪkˈsklu:d]
vt.构建，建造；构成；创立 n.电子表格 n.关系；联系 vt.隐藏，隐匿 adj.凭经验的；以观察或实验为依据的 adj.可识别的；可辨别的 n.行动，活动；功能，作用；手段 n.行为；态度 n.解决方案，答案 vt.构想出，规划；确切地阐述；用公式 表示
参考译文
1.7数据挖掘和数据仓库 无论数据是存储在平面文件、电子表格、数据库表还是一些其它存储格式中，都可 以挖掘数据。数据的重要标准不是存储格式，而是它对要解决的问题的适用性。 正确的数据清理和准备对于数据挖掘非常重要，数据仓库可以促进这些活动。但是， 如果数据仓库不包含解决问题所需的数据，则它将毫无用处。 Oracle Data Mining要求将数据显示为单记录格式的案例表。每个记录（案例）的所 有数据必须包含在一行中。最典型的情况是，案例表是一个视图，用挖掘所需的格 式显示数据。
correctness hypothesis sample
[kə'rektnɪs] [haɪˈpɒθɪsɪs] [ˈsɑ:mpl]
summarization inductive inference conclusion cube
UCINET 6 for Windows中文手册
UCINET6for WindowsSoftware for Social NetworkAnalysis中文翻译版By MR由于毕业论文需要，翻译了一下这个文档，水平有限，很多专业词汇只能是字面翻译了，不过至少应该可以对软件有个大概的了解了，另外，省略了第一章和第5章没必要的东西。
查了一下对应的这个课程貌似是博士生课程，于是，我释然了，翻译的不好也就那样了。
对于一些令人费解的地方还是请各位参照一下英文原版。
MR2012年1月6日0.1Notational ConventionsUcinet是菜单驱动（menu-driver）的windows驱动程序，也即你可以通过选择菜单来选择需要做什么。
菜单可能被隐藏（nested），因此点选一个菜单项可能会呼出有额外选项的子菜单。
子菜单还可能有下一级子菜单。
为了设定好选项，你可能必须要点选许多菜单项。
为了表示选一个选项你需要的操作，我们使用了角括号。
比如说，要运行hierarchical clustering程序，你必须先启动ucinet，然后单击tools，在下拉菜单中选cluster，再从子菜单中点选Hierarchical.，我们将会这么表示这个操作：Tools>Cluster>Hierarchical0.3Programming Considerations编写Ucinet6的宗旨是速度而不是舒适，在编写ucinet的过程中，我们必须在消耗许多内存的快速的算法和消耗较少资源的较慢的算法之间做出选择。
在之前的版本中我们试图在这两者之前寻求平衡。
在这个版本中，我们总是选择前者--速度为重，一个原因是因为处理大量数据时，数据是很重要的：一个能处理很多数据但是却需要好多天才能执行完毕的程序有什么好处呢？另一个原因是软硬件的持续进步拓展了程序可以使用的内存，所以为了编写节省内存资源的程序似乎是一种浪费。
菜单系统的一个需要是把程序功能和子功能有条理合理地组织起来，当然，这被验证为是不可能的。
03-大数据和非关系数据库的简介
Facebook和Twitter等社交网站，每月能产生上亿条用户动态，关系数据库在一个有数亿条记录的表中进行查询，效率极低，致使查询速度 无法忍受。 （3）扩展困难
当一个应用系统的用户量和访问量不断增加时，关系数据库无法通过简单添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力，该应用系统 不得不停机维护以完成扩展工作。 （4）管理和运营成本高
大数据的处理过程
数据的采集 接收终端数据，包括智能终端 、移动APP应用端、网页端、传感器端等。数据预处理包括数据清理 、数据集成、数据变换和数据归约等方法。
大数据分析 大数据分析包括统计分析、数据挖掘等方法。
通过图形、图像等技术直观形象和清晰有效地表达数据，从而为发 数据可视化
企业级数据库的License价格高，加上系统规模不断上升，系统管理维护成本无法满足上述要求。 同时，关系数据库一些特性，例如，复杂的SQL查询、多表关联查询等，在云计算和大数据中却往往无用武之地，所以，传统关系数据库已难 以独立满足云计算和大数据时代应用的需要。
NoSQL的基本概念
NoSQL数据库泛指非关系型的数据库，NoSQL(Not Only SQL)指其在设计上和传统的关系 数据库不同，常用的数据模型有Cassandra、Hbase 、BigTable、Redis、MongoDB、 CouchDB、Neo4j等。 NoSQL数据库具有以下特点：
练 玩聊做
问
大数据简介
讲授：李 杨
上课了
安静！！
上课了
01 大数据基本概念
大数据的认知
由于人类的日常生活已经与数据密不可分，科学研究数据量急剧 增加，各行各业也越来越依赖大数据手段来开展工作，而数据产生越 来越自动化，人类进入”大数据”时代。
ucinet数据集格式
ucinet数据集格式在ucinet6数据组中有三件重要的事需要记住。
第一，数据是矩阵的集合。
不管你把你的数据理解为图像，关系、超图还是其他的，在ucinet6中，你的数据就是矩阵集合。
这并不是意味着ucinet不能读取不是矩阵格式的数据，而是说在程序系统中，他们都是被看作为矩阵的。
网络分析人员一般把他们的数据理解为图，图就是一系列的节点和一系列连接这些点的线。
图的信息可以用邻接矩阵表示，在邻接矩阵中给定元素X（i,j）的值为1代表节点i和j是连接着的，0代表这两者不是连接着的。
以下是用矩阵代表网络的一个示例：在这个网络中，参与者A和参与者B，D和E有联系，但和C以及他自己没有联系。
参与者B和参与者A,C有联系，参与者C和参与者B,E有联系，参与者D只和A有联系，参与者E和参与者A,C有联系。
有向图是一系列点和连接这些点的圆弧（或者是箭头、有头尾的线）的集合。
他们被用来表示节点间的不必是相互的关系，比如“爱上”或者“是……的老板”。
有向图中的信息可以被记录为单模邻接矩阵（并不必须是对称的），在其中，如果i被连接到j则X(i,j)=1，否则X(i,j)=0.注意X(i,j)可以等于X(j,i)，但这不是必须得。
赋值图可以用一个长方形单模矩阵表示，在其中X(i,j)给出了从i到j的连接的值，可以代表关系的强度，道路的长度，状态转换的可能性，联系的频繁性等。
超图是一系列节点的子集的集合。
子集在概念上就像可能有两个末端的边界/连接。
在超图可以用2模矩阵表示，在其中，假如i在子网j中，则Y(i,j)=1，否则Y(i,j)=0.。
Ucinet中包含的矩阵可以有任何形状或者尺寸，而且并非都代表网络。
比如，以下三个数字集合就都是矩阵。
1.Matrix#1:2.1 3 2 53.1 5 7 24.1 2 7 25.2 4 5 26.9 6 5 17.Matrix#2:8.1 3 8 9 2 3 5 1.79.Matrix#3:10. 3.141511.12.注意第二个矩阵有8列1行。
uci数据集 引用 格式
在引用UCI（University of California, Irvine）数据集时，通常需要提供数据集的名称、来源链接、作者信息以及其他相关信息。
下面是一个示例引用格式：[数据集名称]（年份），"数据集标题"，UCI机器学习库。
例如，如果要引用UCI的Mushroom数据集，可以这样写：Mushroom Dataset（1986），"Mushroom Classification"，UCI机器学习库。
如果需要在论文或报告中详细引用UCI数据集，可以使用以下格式：[数据集名称]（年份），"数据集标题"，[数据集来源链接]，作者：[作者姓名]，数据采集日期：[采集日期]。
例如，对于Mushroom数据集，可以这样写：Mushroom Dataset（1986），"Mushroom Classification"，[UCI机器学习库链接]，作者：Lichman, M. (2013). UCI Machine Learning Repository [数据集原始链接]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science。
数据采集日期：XXXX 年X月X日。
请注意，由于UCI数据集是开源的，因此建议在引用时注明数据集的来源链接和作者信息，以表示对原作者的尊重和感谢。
同时，确保使用数据集时遵守相关的许可协议和版权法。
另外，UCI机器学习库中的每个数据集都有自己的页面，其中包含有关该数据集的详细信息、数据采集和处理过程、作者信息等。
在使用UCI数据集时，建议先查看相关数据集的页面，以获取更全面的信息。
nusence数据集解释
nusence数据集解释
【原创实用版】
目录
1.NUSENCE 数据集概述
2.NUSENCE 数据集的构成
3.NUSENCE 数据集的应用领域
4.NUSENCE 数据集的价值
正文
USENCE 数据集是一个非常有价值的数据集，它主要用于自然语言处理的研究。
以下是对 NUSENCE 数据集的详细介绍。
1.NUSENCE 数据集概述
USENCE 数据集是一个大规模的自然语言处理数据集，它包含了大量的文本数据。
这些数据被用于训练和测试自然语言处理模型，以便这些模型能够更好地理解和处理人类语言。
2.NUSENCE 数据集的构成
USENCE 数据集包含多种类型的文本数据，如新闻文章、社交媒体帖子、百科全书条目等。
这些文本数据覆盖了多种主题，如科技、政治、体育、文化等。
此外，NUSENCE 数据集还包含了与这些文本数据相关的元数据，如作者、发布日期、来源等。
3.NUSENCE 数据集的应用领域
USENCE 数据集被广泛应用于自然语言处理的各个领域，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
通过使用这个数据集，研究人员和开发人员可以训练和测试他们的模型，以提高这些模型的准确性和效率。
4.NUSENCE 数据集的价值
USENCE 数据集的价值在于它的规模和多样性。
这个数据集包含了大量的文本数据，覆盖了多种主题和类型。
这使得它成为一个理想的数据集，用于训练和测试自然语言处理模型。
英文字母数据集
英文字母数据集
【原创实用版】
目录
1.英文字母数据集的概述
2.英文字母数据集的应用
3.英文字母数据集的特点
4.英文字母数据集的获取方式
5.英文字母数据集的注意事项
正文
英文字母数据集是一个包含 26 个英文字母的数据集合，其主要应用在自然语言处理、机器学习和计算机视觉等领域。
这个数据集通常用于训练和测试算法，例如文本分类、手写体识别和图像识别等。
英文字母数据集的主要应用之一是文本分类。
在这个应用中，数据集被用于训练机器学习模型，使其能够自动识别和分类英文文本。
这个应用场景可以帮助研究人员开发更加准确和高效的自然语言处理技术。
英文字母数据集的另一个应用是手写体识别。
在这个应用中，数据集被用于训练深度学习模型，使其能够识别不同风格的手写英文字母。
这个应用场景可以帮助研究人员开发更加准确和高效的文字识别技术，从而提升手写输入的准确性和便利性。
英文字母数据集的特点是包含了 26 个英文字母，每个字母可以以不同的样式和形态出现。
这个数据集的获取方式通常是通过公开的数据集下载网站或者自行采集和整理。
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uci数据集大致情况翻译来源：/ml/datasets.html?format=&task=&att=&area=&numAtt=&n umIns=&type=&sort=nameUp&view=listTable View List View 206 Data Sets1. Abalone: Predict the age of abalone from physical measurements 鲍鱼DataSet：根据物理度量，预测鲍鱼的年龄。
2. Abscisic Acid Signaling Network: The objective is to determine the set ofboolean rules that describe the interactions of the nodes within this plantsignaling network. The dataset includes 300 separate boolean pseudodynamic simulations using an asynchronous update scheme.目标是测定布尔值的度量集合，以描述植物的信号网路节点。
该数据集包括了300个独立的布尔值形式的虚拟动态模拟值，使用了异步更新的架构。
3. Acute Inflammations: The data was created by a medical expert as a data set to test the expert system, which will perform the presumptive diagnosis of two diseases of the urinary system.急性炎症DataSet：数据来源于一位医学专家的数据集，用以检测专家系统，可以推断出泌尿系统的两种疾病的诊断结果。
4. Adult: Predict whether income exceeds $50K/yr based on census data. Also known as \成人DataSet：根据户口普查资料，预测收入是否能超过50000美元/年。
通常也被称为“收入普查”数据集。
5. Annealing: Steel annealing data 退火DataSet：训练退火数据。
6. Anonymous Microsoft Web Data: Log of anonymous users of; predict areas of the web site a user visited based on data on other areas the user visited.匿名微软网络数据：微软网站的匿名用户记录；通过其他的用户访问区域数据，预测用户在web站点的访问区域。
7. Arcene: ARCENE's task is to distinguish cancer versus normal patterns from mass-spectrometric data. This is a two-class classification problem withcontinuous input variables. This dataset is one of 5 datasets of the NIPS 2021 feature selection challenge.ArceneDataSet：该数据集的任务是根据大量的观测数据，从正常的模式中辨别出癌症。
这是一个根据不断输入的变量的二级分类问题。
该数据集是从NIPS2021特征选择挑战比赛中的5个数据集之一。
8. Arrhythmia: Distinguish between the presence and absence of cardiac arrhythmia and classify it in one of the 16 groups.心率失常DataSet：分辨是否出现心率失常，并将结果分类进16个组之一。
9. Artificial Characters: Dataset artificially generated by using first order theory which describes structure of ten capital letters of English alphabet 人为性状DataSet：通过使用第一次序理论（该理论可以描述出英语字母表的十个开头字母的结构），自动生成的数据集。
10. Audiology (Original): Nominal audiology dataset from Baylor 原始AudiologyDataSet：来自Baylor的标称型的audiology数据集。
11. Audiology (Standardized): Standardized version of the original audiology database标准AudiologyDataSet：原始Audiology数据集的标准化版本。
12. Australian Sign Language signs: This data consists of sample of Auslan (Australian Sign Language) signs. Examples of 95 signs were collected fromfive signers with a total of 6650 sign samples.澳大利亚标记语言标记DataSet：这些数据包括了澳大利亚标记语言标记的样本。
95个实例，均来自五个标识器，其中有6650个标记样本。
13. Australian Sign Language signs (High Quality): This data consists of sample of Auslan (Australian Sign Language) signs. 27 examples of each of 95 Auslan signs were captured from a native signer using high-quality position trackers澳大利亚标记语言标记DataSet高品质版：该数据集包含了Auslan标记的样本。
有27个实例，它们来自95个标记，这27个实例是使用高质量位置追踪器的当地标识器捕捉出来的。
14. Auto MPG: Revised from CMU StatLib library, data concerns city-cyclefuel consumption自动MPGDataSet：来自CMU StatLib实验室的精品，是与城市循环能源消耗相关的数据集。
15. Automobile: From 1985 Ward's Automotive Yearbook 汽车DataSet：来自1985的沃德自动化年鉴。
16. AutoUniv: AutoUniv is an advanced data generator for classifications tasks. The aim is to reflect the nuances and heterogeneity of real data. Data can be generated in .csv, ARFF or C4.5 formats.AutoUniv是一个高级数据生成器，可以用来处理分类任务。
目标是反映现实数据的微妙与不同之处。
数据可以在.csv中生成，采用ARFF或者C4.5的格式。
17. Bach Chorales: Time-series data based on chorales; challenge is to learn generative grammar; data in Lisp基于Chorales的时间序列数据集；可以用来挑战生成性的语法；数据放在Lisp中。
18. Badges: Badges labeled with a \徽章DataSet：标记了“+”或“-”的符号的标记，可以作为一个人姓名的函数表达式。
19. Bag of Words: This data set contains five text collections in the form of bags-of-words.词语包DataSet：该数据集包含了5个文本集合，每个文本集合以词语包的形式展现。
20. Balance Scale: Balance scale weight & distance database 天平DataSet：天平的重量和距离数据库。
21. Balloons: Data previously used in cognitive psychology experiment; 4 data sets represent different conditions of an experiment气球DataSet：曾经用在认知心理学实验中的数据；4个数据集代表了一个实验中的不同条件。
22. Blood Transfusion Service Center: Data taken from the BloodTransfusion Service Center in Hsin-Chu City in Taiwan -- this is a classificationproblem.输血服务中心DataSet：来自台湾的Hsin-CHu市的输血服务中心的数据――用以解决分类问题。
23. Breast Cancer: Breast Cancer Data (Restricted Access) 乳腺癌DataSet：乳腺癌数据（访问限制）。
24. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic): Diagnostic Wisconsin Breast Cancer Database乳腺癌威斯康星洲（诊断数据）DataSet：威斯康星的乳腺癌诊断数据。
25. Breast Cancer Wisconsin (Original): Original Wisconsin Breast Cancer Database乳腺癌威斯康星洲（原始数据）：原始的威斯康星州乳腺癌数据库。