上交的seed数据集，研究较少，下面是收集的一些工程文件，可以学习一下。前面是算法，后面是准确率。 1.4D-CNN，94% 2、新算法，93% 3.rgnn，67% 4.CNN+SVM，73% 5.DANN（数据，代码） 6.EEG_Classification_-master 7.rgnn，67.7%8.CNN-SVM，73%

该数据集共包含2900张图像和标注文件，共分为四类，分别为'open_eye','closed_eye','closed_mouth','open_mouth'，当检测到closed_eye和open_mouth为不专注。

毕业设计之：基于 Python 的股票价格序列相似性分析 完整代码+数据集 摘要：本文主要能够根据用户所提供的股票寻找同行业内与其价格序列相似的股票，并能通过其在历史中的重复性对今后的趋势做预测。使用 Python 及相关库，结合动态时间弯曲(DTW)算法，用折线图的方式形象直观地展现出分析结果。 关键字：Python；股票价格序列；相似性；时间动态弯曲法；DTW

作为 Neo4j Graph 的令人敬畏的公共数据集

MovieLens 20m 电影推荐数据集包含 138493位 用户对 27278部 电影的 20000263项 电影的评分(1-5分)，电影标签数为 465564个，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1995.01-2015.03。

垃圾邮件分类---安然数据集 使用逻辑回归和计数向量化将Enron数据集的电子邮件分为垃圾邮件或火腿邮件。 注意：彻底评论了Jupyter / IPython笔记本，因此这里不需要广泛的自述文件。

处理剪贴板中Excel中的数据，封装成自定义的数据集，获取剪贴板中的Excel数据，并进行处理，保留空单元格，方便读取后程序处理

网上看了一些转的方法都有漏洞下面直接上代码

图像工具：创建图像数据集 图像工具可帮助您形成用于图像分类的机器学习数据集。 在Windows上下载桌面应用程序 我们使用GitHub Actions构建该应用程序的桌面版本。 如果要下载Windows版，请单击“ ，然后在“所有工作流程”下的左侧看到 。 单击Windows工作流程后，您将在屏幕中心看到构建列表。 单击结果列表中最上面的项目以获取最新版本。 单击最新版本后，您应该看到标题为“工件”的部分，其中包含名为“图像工具Windows”的项目。 当您单击此工件时，它应该为您下载包含该应用程序的zip文件！ 对MacOS的支持仍在进行中。 在MacOS上运行桌面应用程序 尽管已编译的Mac应用程序由于未签名而无法运行，但是您可以在本地创建它，也可以通过Python命令行运行该应用程序。 确保您具有Python 3.7或Python 3.8。 请参阅此处的安装指南： : 将此代

SVHN数据集 mchar_train.json mchar_val.json mchar_data_list_0515.csv