数据集在哪里可以找

⑴ 怎么找steam玩家数据集

查找数据步骤：
1、启动steam，登陆账号进入。
2、在steam上，将光标放置在你的个人ID上。
3、会弹出下拉菜单，选择个人资料。
4、右键打开的个人资料页任意位置，有一个复制网页URL的选项，这就是你的steam个人链接。
Steam平台是Valve公司聘请BitTorrent(BT下载)发明者布拉姆·科恩亲自开发设计的游戏和软件平台。Steam平台是目前全球最大的综合性数字发行平台之一。玩家可以在该平台购买、下载、讨论、上传和分享游戏和软件。

⑵ 机器学习需要的大量数据集从哪里找

有一些经典的数据集
有些经典的数据网站，比如ucinet
现在流行，通过数据竞赛网站下载，竞赛数据
竞赛数据价值更高
大数据竞赛的网站有很多，天池kaggle等等

⑶ 找GSE数据集+基因注释

【ppmm】如果要作GEO数据分析，最初的步骤总是逃不过寻找GEO数据集。另外，某些数据集的芯片平台（GPL）使用的人少， 需要自己注释基因 。所以就有了这篇……

优点： ①文献能帮你快速了解文中的GEO数据集；②文献会提供一种数据集分析方法；③有时你可以借助文献判断自己分析结果的可用性。
缺点： 在设计课题时思路可能会受到些影响。

有两种途径找GSE数据，并且两个方法所展示的数据集种类有些不同，个人喜欢从“series”进入：

先搜索能否直接利用包进行注释： 生信菜鸟团：用R获取芯片探针与基因的对应关系三部曲-bioconctor

请保存号“ids”文件，这个便是之后的注释文件。
另外，GPL注释有时会因为文件过大需要时间较长。

⑷ 自己学习深度学习时，有哪些途径寻找数据集

现在社会信息高度流通，很多资料都可以通过网络获取，有的是免费，有的是收费。信息时代的今天，几乎所有资料网上都有。希望我的回答对你有帮助啦~采纳一下呗~

⑸ 论文数据实在找不到怎么办

论文数据实在找不到可以参考一下我的建议：

1.️万能数据网：国家统计局
各省份地区都有对应的统计局官方网站，一些地区也会有，如果写某省份的话，可以直接搜索xx省统计局
进入官网之后直接点击数据查询就行啦。
这个是基本上所有学科需要用的数据都会有的，含人口、国民经济、就业、人民生活、财政、资源、对外贸易、农业、工业等等。
缺点：没办法细分品类，也就是只能是农产品，不能到大米。
数据整理比较麻烦，需要下载统计年鉴，然后在那几十页里面去翻。

⑹ 数据挖掘中 聚类算法 数据集在什么地方获取的

可以使用UCI上的标准数据集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文显时文中提到的可以获得的数据及集

⑺ 数据挖掘数据集怎么找

数据堂网站 datatang.com 或者自己写爬虫去相关的网站爬（比如你需要电影的数据，就去豆瓣电影爬）

⑻ 如何在edx中找数据集

在edx中找数据集的方法：
1、首先打开手机设置。
2、找到应用选项。
3、在应用选项里找到edx并点。这样就能找到了

⑼ 子图同构算法数据测试集去哪里找

去租用的gpu环境中找数据集。
gpu环境很丰富，这家网站是真心良心网站了。对于一些好几G的大模型，比如预训练好的模型，比如imagenet等。都可以下载。

⑽ 自己学习深度学习时，有哪些途径寻找数据集

深度学习和机器学习的区别是，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。比如，Langley（1996)定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。（.Thefield',.'）TomMitchell的机器学习(1997)对信息论中的一些概念有详细的解释,其中定义机器学习时提到，“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。（hroughexperience.）Alpaydin（2004）同时提出自己对机器学习的定义，“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”（.）尽管如此，为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。机器学习有下面几种定义：“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”一种经常引用的英文定义是：sksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。