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用于机器学习的大量UCI数据集。其中对不同的数据集进行了性质描述集及已有分类效力的结果。

上传的叶片数据集均为校内采集的叶片，共8类，每类叶片大概50片左右，可以用作叶片的特征提取以及聚类分析等。里面包含原图以及二值化图像，可以与uci中的leaf数据集交叉使用

机器学习人工改造UCI数据集，可以用来做标记学习的实验

java实现的KNN算法，在UCI的三个数据集上进行了测试，包含测试结果和实验报告 人工智能实验报告

heart_disease_prediction 心脏病UCI数据集 该实验只是根据心脏病的缺席情况简单地预测心脏病的存在。 1.关于数据集： 该数据集在Kaggle（ ）上提供。 并且可以从UCI机器学习存储库（ ）中获得。 数据包含总共14个属性，如下所示。 属性说明 年龄：岁 性别：性别（1 =男性； 0 =女性） cp：胸痛类型 值1：典型心绞痛值2：非典型心绞痛值3：非心绞痛2值：无症状 trestbps：静息血压（入院时以毫米汞柱为单位） 胆汁：血清胆汁，mg / dl fbs ：（空腹血糖> 120 mg / dl）（1 =正确； 0 =错误） restecg：静息心电图结果 值0：正常值1：ST-T波异常（T波倒置和/或ST升高或降低> 0.05 mV）值2：按照Estes的标准显示可能或确定的左心室肥大 丘脑：达到最大心率 exang：运动引起的心绞痛（

网上人类活动识别 使用与用户无关的基于机器学习的算法进行在线人类活动识别。 使用UCI数据集-“使用智能手机数据集的人类活动识别”来完成每种方法的学习。 测试是通过使用加速度计和陀螺仪收集的实时数据完成的。

用于分类的数据集

使用matlab读取数据集，支持混合型数据读取，读取最终结果存储为struct数组类型，其中每一行表示的是一个数据，列数表示数据集个数。

UCI数据集分享，txt格式，data格式，mat格式都有