NASA刀具磨损数据集

NASA 项目的数据，真实、靠谱、挺全的。NASA MDP 数据集可以说是做软件缺陷预测的“老江湖”了，源自他们内部的实际项目，数据真实得，适合用来训练模型、评估算法效果。 软件模块的代码行数、圈复杂度、历史缺陷这些都有，维度比较丰富。像LOC、Cyclomatic Complexity这些指标，基本是做预测建模绕不开的，用熟了模型效果提升。 文件是.arff格式的，直接丢到 Weka 里就能跑。不用转格式、不用清洗太多，挺方便的。如果你习惯用 Python 配合scikit-learn，用arff.load()也能搞定。 适合用来练手的模型有：决策树、随机森林、SVM甚至是神经网络，都能搭配

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

att48 数据集是一个挺经典的 TSP（旅行商问题）数据集，包含了 48 个城市的坐标和编号。对于喜欢 TSP 问题的朋友来说，这个数据集实用。其实，它的应用场景也挺广泛，比如用来测试求解算法的性能，或者在一些优化问题中当做样例。想尝试用 MATLAB 跑一跑这个数据集吗？你可以通过相关示例数据集快速上手，或者看看 SQL 格式的城市数据集，了解如何类似问题。如果你有兴趣，网上还有一些关于 att48 数据集的深度，你更好地理解和应用。如果你对 TSP 问题感兴趣，可以利用这个数据集来做一些优化实验。是对于机器学习、算法设计等领域的朋友，这个数据集值得一试哦！

AR 和 ORL 与 Stanford 数据集是人脸识别领域比较常用的几个数据集。Stanford 数据集包含 200 张男性和 200 张女性人脸图像，光照和姿态都差不多，分辨率为 200×200，正面图像为主，分为训练集和测试集，图像格式为.jpg。而 ORL 数据集是 40 个人的面部图像，10 张，格式是.pgm。此外，AR 数据集有 2600 张图像，男女不分文件夹，文件格式也是.pgm。总体来说，这些数据集对人脸识别的测试和研究挺有的。如果你做人脸识别相关的项目，使用这些数据集可以轻松搞定数据准备工作，节省多时间哦。

包含 GroupLens MovieLens 三套常用数据集：100k、1m 和 10m，与官网数据一致，方便快速获取。