UCI数据集和源代码
2015-06-12 16:44
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原文:http://blog.163.com/jw_67/blog/static/136199256201034112542496/
Sentiment Labelled Sentences Data Set:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Sentiment+Labelled+Sentences
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集,下载地址在
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
我的主页上也有整理好的一些UCI数据集:
http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip
在看别人的论文时,别人使用的数据集会给出数据集的出处或下载地址(除非是很机密的数据,例如与国家安全有关)。如果你看的论文没有给出数据集的出处,请立即停止看这篇论文,并且停止看刊发这篇论文的期刊上的所有文章。因为可以断定这些文章质量很差。
关于源代码,网上有很多公开源码的算法包,例如最为著名的Weka,MLC++等。Weka还在不断的更新其算法,下载地址:
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
很多的机器学习的经典算法都在里面。而且公布源程序,易于修改。
如果作者没有公布源程序,可以到作者主页找找,也可以写信给作者要,一般论文开头都会有作者的email地址。写信的时候要注意要很有礼貌,否则作者,尤其是著名学者,很有可能不会理睬。如果算法简单,可以自己实现。
关于论文的下载,如果能够访问电子图书馆是最好的,很多学校都买了IEEE, Elsevier, Kluwer等,上面的期刊都不错。有一些很好的期刊是免费的,像JAIR和JMLR,分别在:
http://www.cs.washington.edu/research/jair/home.html
http://www.jmlr.org/
如果能访问的免费期刊太少,可以到CiteSeer上搜索(http://citeseer.ist.psu.edu/),上面搜集了很多免费论文(但是要注意,论文的质量参差不齐),或者用Googlewww.google.com)搜索。
再嘱咐两点,要做研究,首先要打好基础,例如数学基础和程序设计能力,要学会熟练使用google等搜索引擎,还有一定要看高质量的论文。
Sentiment Labelled Sentences Data Set:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Sentiment+Labelled+Sentences
UCI数据集是一个常用的标准测试数据集,下载地址在
http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html
我的主页上也有整理好的一些UCI数据集:
http://lamda.nju.edu.cn/yuy/files/download/UCI_arff.zip
在看别人的论文时,别人使用的数据集会给出数据集的出处或下载地址(除非是很机密的数据,例如与国家安全有关)。如果你看的论文没有给出数据集的出处,请立即停止看这篇论文,并且停止看刊发这篇论文的期刊上的所有文章。因为可以断定这些文章质量很差。
关于源代码,网上有很多公开源码的算法包,例如最为著名的Weka,MLC++等。Weka还在不断的更新其算法,下载地址:
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
很多的机器学习的经典算法都在里面。而且公布源程序,易于修改。
如果作者没有公布源程序,可以到作者主页找找,也可以写信给作者要,一般论文开头都会有作者的email地址。写信的时候要注意要很有礼貌,否则作者,尤其是著名学者,很有可能不会理睬。如果算法简单,可以自己实现。
关于论文的下载,如果能够访问电子图书馆是最好的,很多学校都买了IEEE, Elsevier, Kluwer等,上面的期刊都不错。有一些很好的期刊是免费的,像JAIR和JMLR,分别在:
http://www.cs.washington.edu/research/jair/home.html
http://www.jmlr.org/
如果能访问的免费期刊太少,可以到CiteSeer上搜索(http://citeseer.ist.psu.edu/),上面搜集了很多免费论文(但是要注意,论文的质量参差不齐),或者用Googlewww.google.com)搜索。
再嘱咐两点,要做研究,首先要打好基础,例如数学基础和程序设计能力,要学会熟练使用google等搜索引擎,还有一定要看高质量的论文。
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