什么是数据集？
数据集是用于训练模型、分析研究或演示教学的核心资源，通常包含结构化或非结构化的数据。在机器学习和数据科学领域，数据集的多样性与质量直接影响结果准确性。
常见数据集类型
- 结构化数据集（如CSV、Excel）：适用于统计分析和传统建模
- 非结构化数据集（如文本、图像）：需要预处理后用于深度学习
- 公开数据集（如Kaggle、UCI）：便于验证算法效果
数据集应用场景
- 学术研究：用于论文实验与结果对比
- 工业应用：如金融风控、医疗诊断
- 教学演示：帮助学生理解数据处理流程
如何获取数据集？
- 访问 数据集资源库 获取推荐数据集
- 使用工具如 Pandas 或 Scikit-learn 加载本地文件
- 参考 数据集格式指南 了解标准规范