數據集在哪裡可以找

⑴ 怎麼找steam玩家數據集

查找數據步驟：
1、啟動steam，登陸賬號進入。
2、在steam上，將游標放置在你的個人ID上。
3、會彈出下拉菜單，選擇個人資料。
4、右鍵打開的個人資料頁任意位置，有一個復制網頁URL的選項，這就是你的steam個人鏈接。
Steam平台是Valve公司聘請BitTorrent(BT下載)發明者布拉姆·科恩親自開發設計的游戲和軟體平台。Steam平台是目前全球最大的綜合性數字發行平台之一。玩家可以在該平台購買、下載、討論、上傳和分享游戲和軟體。

⑵ 機器學習需要的大量數據集從哪裡找

有一些經典的數據集
有些經典的數據網站，比如ucinet
現在流行，通過數據競賽網站下載，競賽數據
競賽數據價值更高
大數據競賽的網站有很多，天池kaggle等等

⑶ 找GSE數據集+基因注釋

【ppmm】如果要作GEO數據分析，最初的步驟總是逃不過尋找GEO數據集。另外，某些數據集的晶元平台（GPL）使用的人少， 需要自己注釋基因 。所以就有了這篇……

優點： ①文獻能幫你快速了解文中的GEO數據集；②文獻會提供一種數據集分析方法；③有時你可以藉助文獻判斷自己分析結果的可用性。
缺點： 在設計課題時思路可能會受到些影響。

有兩種途徑找GSE數據，並且兩個方法所展示的數據集種類有些不同，個人喜歡從「series」進入：

先搜索能否直接利用包進行注釋： 生信菜鳥團：用R獲取晶元探針與基因的對應關系三部曲-bioconctor

請保存號「ids」文件，這個便是之後的注釋文件。
另外，GPL注釋有時會因為文件過大需要時間較長。

⑷ 自己學習深度學習時，有哪些途徑尋找數據集

現在社會信息高度流通，很多資料都可以通過網路獲取，有的是免費，有的是收費。信息時代的今天，幾乎所有資料網上都有。希望我的回答對你有幫助啦~採納一下唄~

⑸ 論文數據實在找不到怎麼辦

論文數據實在找不到可以參考一下我的建議：

1.️萬能數據網：國家統計局
各省份地區都有對應的統計局官方網站，一些地區也會有，如果寫某省份的話，可以直接搜索xx省統計局
進入官網之後直接點擊數據查詢就行啦。
這個是基本上所有學科需要用的數據都會有的，含人口、國民經濟、就業、人民生活、財政、資源、對外貿易、農業、工業等等。
缺點：沒辦法細分品類，也就是只能是農產品，不能到大米。
數據整理比較麻煩，需要下載統計年鑒，然後在那幾十頁裡面去翻。

⑹ 數據挖掘中 聚類演算法 數據集在什麼地方獲取的

可以使用UCI上的標准數據集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文顯時文中提到的可以獲得的數據及集

⑺ 數據挖掘數據集怎麼找

數據堂網站 datatang.com 或者自己寫爬蟲去相關的網站爬（比如你需要電影的數據，就去豆瓣電影爬）

⑻ 如何在edx中找數據集

在edx中找數據集的方法：
1、首先打開手機設置。
2、找到應用選項。
3、在應用選項里找到edx並點。這樣就能找到了

⑼ 子圖同構演算法數據測試集去哪裡找

去租用的gpu環境中找數據集。
gpu環境很豐富，這家網站是真心良心網站了。對於一些好幾G的大模型，比如預訓練好的模型，比如imagenet等。都可以下載。

⑽ 自己學習深度學習時，有哪些途徑尋找數據集

深度學習和機器學習的區別是，深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同．例如，卷積神經網路（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深度置信網路(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。機器學習(MachineLearning,ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。學習是人類具有的一種重要智能行為，但究竟什麼是學習，長期以來卻眾說紛紜。社會學家、邏輯學家和心理學家都各有其不同的看法。比如，Langley（1996)定義的機器學習是「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。（.Thefield',.'）TomMitchell的機器學習(1997)對資訊理論中的一些概念有詳細的解釋,其中定義機器學習時提到，「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。（hroughexperience.）Alpaydin（2004）同時提出自己對機器學習的定義，「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。」（.）盡管如此，為了便於進行討論和估計學科的進展，有必要對機器學習給出定義，即使這種定義是不完全的和不充分的。顧名思義，機器學習是研究如何使用機器來模擬人類學習活動的一門學科。稍為嚴格的提法是：機器學習是一門研究機器獲取新知識和新技能，並識別現有知識的學問。這里所說的「機器」，指的就是計算機，電子計算機，中子計算機、光子計算機或神經計算機等等。機器能否象人類一樣能具有學習能力呢？1959年美國的塞繆爾(Samuel)設計了一個下棋程序，這個程序具有學習能力，它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年後，這個程序戰勝了設計者本人。又過了3年，這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力，提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。機器的能力是否能超過人的，很多持否定意見的人的一個主要論據是：機器是人造的，其性能和動作完全是由設計者規定的，因此無論如何其能力也不會超過設計者本人。這種意見對不具備學習能力的機器來說的確是對的，可是對具備學習能力的機器就值得考慮了，因為這種機器的能力在應用中不斷地提高，過一段時間之後，設計者本人也不知它的能力到了何種水平。機器學習有下面幾種定義：「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標准。」一種經常引用的英文定義是：sksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。