数据集是机器学习和数据分析的基础，以下是关于数据集的实用信息与建议：
一、常见数据集类型 📊
图像数据集
包含图片文件，常用于计算机视觉任务。表格数据集
以CSV、Excel等格式存储结构化数据，适合数值分析。文本数据集
包含文档、句子等非结构化数据，常用于自然语言处理。
二、数据集使用建议 🔍
- 数据清洗
确保数据质量，移除噪声和冗余信息。 - 标注规范
对需要标注的数据集，保持标签一致性。 - 版本管理
使用Git等工具跟踪数据集的变更历史。
三、扩展阅读 🧭
- 如需了解如何选择或构建数据集，可查看：
数据集资源指南