羊驼中文指令微调数据集

WEKA 的.arff 数据集用起来其实蛮顺手的，尤其是你用 WEKA 做分类、聚类那类实验的时候，直接拿来就能跑，基本不用折腾太多格式转换。它的数据结构就是那种类似 Excel 的二维表，不过多了点@开头的标签信息，看着有点眼熟但又不太一样。 ARFF 格式的文件其实就是带结构的文本文件，上面是属性信息，下面是数据本体。你要自己写也不难，手撸几个字段就能跑。要是你懒得写，网上也有多现成的，比如 UCI 那些。 推荐你看看ARFF 数据集详细解读这篇，里面讲得比较细，还有格式示例，照着改就行了。 如果你想拿些练手数据跑跑模型，像20 个 Weka 机器学习数据集挺全的，分类、回归啥的都有，直接

IRIS 数据集的分类示例，用的是WEKA工具，操作简单、界面友好，蛮适合刚入门机器学习的同学。数据清洗啥的不用太多操作，点点按钮就能跑结果，挺适合做课堂演示或者小项目练手的。 用J48决策树或者NaiveBayes模型跑一遍，准确率还不错，分类结果可视化也方便。你可以换着算法试试，像RandomForest这种集成模型，用起来也没门槛，拖一下就能上。 如果你还不太熟WEKA，建议看看这几个教程：WEKA 分类模型评估教程、WEKA 数据挖掘：分类与回归详解，都有中文，图文还挺详细。 顺带提一句，Iris数据本身结构清晰，特征不多但区分度挺好，适合用来测试各种分类器。你甚至可以拿去和BP 神经

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。

包含一系列有用的 Informix 指令，适用于数据库管理爱好者。

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。