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内容概要： 这份资源提供了ADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）数据集的详细下载信息，包括下载地址和相关资源。ADNI是一个旨在研究老年痴呆症的国际性合作项目，其中包含了丰富的神经影像、临床和遗传数据，可用于医学研究和数据科学项目 适用人群： 本资源适用于医学研究人员、数据科学家、神经影像分析师和对老年痴呆症进行研究的学者。如果你对神经科学、医学影像学、机器学习或生物统计学感兴趣，这个资源将对你有所帮助 能学到什么： 通过ADNI数据集，你可以学到如何处理和分析大规模的医学和神经影像数据。你可以研究不同老年痴呆症类型之间的差异，探索早期诊断方法，以及开展与认知功能退化相关的研究。这些数据还可用于开发机器学习模型以提前预测老年痴呆症 阅读建议： 下载ADNI数据集之前，建议详细了解ADNI项目和数据使用协议。此外，学者和研究人员可以探索数据集的不同部分，包括临床、影像和遗传数据。建议参考项目文档和相关研究，以更好地理解如何使用这些数据进行医学研究。如果你是数据科学家，可以考虑将这些数据用于机器学习项目，以推进老年痴呆症研究

AVEC2014数据集下载，AVEC 2014数据集是一个针对音频、视频和音视频情感分析的基准测试集，也涵盖了抑郁症的自动估计。该数据集包含一些任务特定的人机交互场景，被认为是非典型的自然行为反应，并且符合现实世界中可能会遇到的种类。数据集中的音频和视频数据都是通过Webcam和麦克风记录的，并为每个场景提供了有关主观情绪状态的注释。该数据集的目标是使参与者能够进行连续时间、连续值的情感识别，包括3D维度情感：价值、唤起和支配力，以及抑郁量表II上的自我报告。

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如果本地上传失败一般应该是数据集不全，下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压，指定data_home路径：D:\pythonwork\Data\SVM\scikit_learn_data\lfw_home（我的路径）即可。