benchmark数据集主要有（全部为.mat格式可以直接使用，label已处理好）：jaffe50_uni,YaleData,ORLData,feret_data,UmistData,AR_ImData,XM2VTS50,MSRA50,MSRA25,Coil20Data,Coil100Data,USPSdata,MnistData，Mpeg7_uni，caltech101，PalmData25，poseData_32，australian，chess_uni，cleve_uni，balance_uni，breast_uni，heart_uni，diabetes，glass_uni，pima_uni。等一共约100份数据集（不一一罗列了!）

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。以上是部分深度学习引文论文合集

《机器学习与R语言》（Machine Learning with R）Lantz,配套课件。其中更正、更新了源代码的一些错误、过时的语句。 值得一看。