此数据集包含从2010年1月到现在的美国失业率的时间序列数据。它包含基于教育资格，种族和成年人性别的失业率记录。该数据集还包含2020年各州的失业率数据。该数据集干净，不需要太多预处理。数据集也可以与Tableau等BI工具一起使用。 unemployment_data_us.csv unemployment_data_us_state.csv

Synthetic_Chinese_String_Dataset 中文识别数据集 1 for https://gitee.com/chenyang918/Lets_OCR

内含已整理好的八种情绪（neutral、anger、contempt、disgust、fear、happy、sadness、surprise） Cohn-Kanade（CK+）扩 展 数 据是目前比较通用的人脸表情数据集，适合于人脸表情识别的研究。它是 2010 年在Cohn-Kanda 数据集的基础上扩展得来的，包含 123 名参与者、593 个图片序列。CK + 与CK 数据集的区别为 CK 数据集只有静态图片，CK + 数据集中还包括动态视频，两者都含有情绪标签，指出了参与者的表情。

dataset.rar场景数据集（对应深度学习常见分类项目，详见博客）

Mulan是Weka的一个扩展，可以支持多标签的数据挖掘，并且包含各种算法，算法里面还标注了作者和对应的论文，是数据挖掘必备工具！

dataset生成PDF的类（含源码） dataset生成PDF的类（含源码） dataset生成PDF的类（含源码）

该数据集也称为全球历史海啸数据库，代表历史海啸和相关信息，并提供有关从公元前2100年到大西洋，印度洋和太平洋的2400多个海啸的信息；以及地中海和加勒比海。 tsunami_dataset.csv

为了促进未来的研究，例如恶意软件分类，  我们已将这项工作中收集的数据汇编到Malicia数据集，我们提供给其他研究人员,此篇文章介绍了数据集采集方法。 学术界的研究人员可以要求Malicia数据集.它根据协议发布，不重新分发数据集并且仅限于研究机构签订合同的研究人员。 学生需要让他们的主管代表他们请求数据集。我们在发布数据集之前使用基本身份检查（例如，发送请求的电子邮件地址属于请求它的机构）。在撰写本文时 该数据集已发布给17个机构：15所大学和2个工业研究实验室。

SafetyHelmetWearing-Dataset（安全帽附加检测数据集） 安全帽（安全帽）佩戴检测数据集（SHWD）。 我们还提供预训练的模型。 介绍 SHWD提供了用于安全帽佩戴和人头检测的数据集。 它包含7581张图像，其中带有9044张人类安全头盔的佩戴物（正）和111514正常头部的物品（未佩戴或负）。 阳性对象来自goolge或baidu，我们用LabelImg手动标记。 一些负物体来自 。 我们修复了原始SCUT-HEAD的一些错误，并使数据可以按正常的Pascal VOC格式直接加载。 此外，我们还提供了一些带有MXNet GluonCV的预训练模型。 数据集和模型下载 数据集 模型 基准 模型 暗网 mobile1.0 手机0.25 地图 88.5 86.3 75.0 如何使用数据集 我们将数据注释为Pascal VOC格式： ---VOC2028

Stroke_Prediction_6ML_models 该项目使用六个机器学习模型（XGBoost，随机森林分类器，支持向量机，逻辑回归，单决策树分类器和TabNet）进行笔画预测。 为此，我使用了Kaggle的“ healthcare-dataset-stroke-data”。 为了确定哪种模型最适合进行笔画预测，我绘制了每种模型的曲线下面积（AUC）。 AUC越高，模型越好