《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 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(arff格式)： 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。

《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：http://www.kdnuggets.com/datasets/

还有另外一个很好的资源网址为：http://kdd.ics.uci.edu/ ，里面包含的数据资源如下（按应用领域划分）： Direct Marketing KDD CUP 1998 Data GIS

Forest CoverType Indexing

Corel Image Features

Pseudo Periodic Synthetic Time Series Intrusion Detection KDD CUP 1999 Data Process Control

Synthetic Control Chart Time Series Recommendation Systems

Entree Chicago Recommendation Data Robots

Pioneer-1 Mobile Robot Data Robot Execution Failures Sign Language Recognition Australian Sign Language Data

High-quality Australian Sign Language Data Text Categorization 20 Newsgroups Data

Reuters-21578 Text Categorization Collection

NSF Research Awards Abstracts 199 0-2003 World Wide Web

Microsoft Anonymous Web Data MSNBC Anonymous Web Data Syskill Webert Web Data

转：http://blogger.org.cn/blog/more.asp?name=DMman&id=24043 1、气候监测数据集 http://cdiac.ornl.gov/ftp/ndp026b 2、几个实用的测试数据集下载的网站 http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html http://www.cs.toronto.edu/~roweis/data.html http://kdd.ics.uci.edu/summary.task.type.html

http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-20/www/data/ http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-11/www/wwkb/ http://www.phys.uni.torun.pl/~duch/software.html

在下面的网址可以找到reuters数据集http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html 以下网址上有各种数据集：

http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html

进行文本分类，还有一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-11/www/naive-bayes.html

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 ftp://pami.sjtu.edu.cn/

http://www.ics.uci.edu/~mlearn//MLRepository.htm statlib

http://liama.ia.ac.cn/SCILAB/scilabindexgb.htm http://lib.stat.cmu.edu/ 样本数据库

http://kdd.ics.uci.edu/

http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 关于基金的数据挖掘的网站 http://www.gotofund.com/index.asp http://lans.ece.utexas.edu/~strehl/ reuters数据集

http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html 各种数据集：

http://kdd.ics.uci.edu/summary.data.type.html

http://www.mlnet.org/cgi-bin/mlnetois.pl/?File=datasets.html http://lib.stat.cmu.edu/datasets/ http://dctc.sjtu.edu.cn/adaptive/datasets/ http://fimi.cs.helsinki.fi/data/

http://www.almaden.ibm.com/software/quest/Resources/index.shtml http://miles.cnuce.cnr.it/~palmeri/datam/DCI/ 进行文本分类&WEB

http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/project/theo-11/www/naive-bayes.html http://www.w3.org/TR/WD-logfile-960221.html

http://www.w3.org/Daemon/User/Config/Logging.html#AccessLog http://www.w3.org/1998/11/05/WC-workshop/Papers/bala2.html http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-11/www/wwkb/ http://www.web-caching.com/traces-logs.html http://www-2.cs.cmu.edu/webkb

http://www.cs.auc.dk/research/DP/tdb/TimeCenter/TimeCenterPublications/TR-75.pdf http://www.cs.cornell.edu/projects/kddcup/index.html 时间序列数据的网址

http://www.stat.wisc.edu/~reinsel/bjr-data/ apriori算法的测试数据

http://www.almaden.ibm.com/cs/quest/syndata.html 数据生成器的链接

http://www.cse.cuhk.edu.hk/~kdd/data_collection.html http://www.almaden.ibm.com/cs/quest/syndata.html 关联：

http://flow.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/regression-datasets.jar

http://www.almaden.ibm.com/software/quest/Resources/datasets/syndata.html#assocSynData WEKA：

http://flow.dl.sourceforge.net/sourceforge/weka/regression-datasets.jar

1。A jarfile containing 37 classification problems, originally obtained from the UCI repository http://prdownloads.sourceforge.net/weka/datasets-UCI.jar

2。A jarfile containing 37 regression problems, obtained from various sources http://prdownloads.sourceforge.net/weka/datasets-numeric.jar

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/k4bt.html