UCI毫升

加州大学欧文机器学习知识库。我们目前维护251个数据集作为机器学习社区的服务。您可以通过我们的可搜索界面查看所有数据集。我们的旧网站仍然可用,为那些喜欢旧格式的人。有关存储库的总体概述,请访问我们的“关于”页面。有关引用出版物中数据集的信息,请阅读我们的引文政策。如果您希望捐赠数据集,请咨询我们的捐赠政策。对于任何其他问题,请随时联系存储库管理员。我们还为存储库设置了一个镜像站点。UCI机器学习知识库是一个数据库、领域理论和数据生成器的集合,机器学习社区使用这些数据生成器对机器学习算法进行实证分析。这个档案是1987年由大卫阿哈和加州大学欧文分校的研究生们创建的ftp档案。从那时起,它被世界各地的学生、教育工作者和研究人员广泛使用,作为机器学习数据集的主要来源。作为对档案馆影响的一个标志,它已经被引用了1000多次,成为计算机科学中被引用最多的100篇“论文”之一。该网站的当前版本是由亚瑟亚松森和大卫纽曼在2007年设计的,这个项目是与马萨诸塞大学阿默斯特分校的Rexa.info合作的。感谢国家科学基金会的资助。许多人值得感谢,因为他们使存储库取得了成功。其中最重要的是数据库和数据生成器的捐助者和创造者。还应特别感谢过去的图书馆馆长:大卫·阿哈、帕特里克·墨菲、克里斯托弗·默兹、伊蒙恩·基奥、凯西·布莱克、塞思·赫提奇和大卫·纽曼。


zbMATH中的参考文献(引用于 3100篇

显示3100的结果1到20。
按年份排序(引用)
  1. Ai,Mingyao;Wang,Fei;Yu,Jun;Zhang,Huiming:大规模分位数回归的最优子抽样(2021)
  2. Bagirov,Adil M.;Taheri,Sona;Cimen,Emre:大规模聚类线性回归的增量DC优化算法(2021)
  3. Bénard,Clément;Biau,Gérard;Da Veiga,Sébastien;Scornet,Erwan:SIRUS:稳定且可解释的分类规则集(2021)
  4. Burkart,Nadia;Huber,Marco F.:监督机器学习的可解释性调查(2021年)
  5. 甘国军;马朝群;吴建红:数据聚类。理论、算法和应用(2021)
  6. Ibrahim,Abdelmonem M.;Tawhid,Mohamed A.:用于特征选择和分类的bat算法和差分进化的一种新的混合二进制算法(2021)
  7. 拉姆齐,凯利;杜罗彻,斯蒂芬;勒布朗,亚历山大:预测中值的稳健性和渐近性(2021)
  8. Rebrova,Elizaveta;Needell,Deanna:关于Kaczmarz方法的块高斯素描(2021)
  9. Romano,Rosaria;Palumbo,Francesco:部分可能性回归路径建模:处理路径建模中的不确定性(2021)
  10. 史佳涵;Emura,Takeshi:关于copula相关比及其推广(2021)
  11. Adona,V.A.;Gonçalves,M.L.N.;Melo,J.G.:乘子的不精确近端广义交替方向法(2020)
  12. Afridi,Mohammad Khan;Azam,Nouman;Yao,JingTao:用于处理重叠聚类的基于方差的三向聚类方法(2020)
  13. Akhanli,Serhat Emre;Hennig,Christian:通过聚集校准的聚类有效性指数比较聚类和聚类数量(2020年)
  14. Alexanderov,Alexander;Benidis,Konstantinos;Bohlke Schneider,Michael;Flunkert,Valentin;Gasthaus,Jan;Januschowski,Tim;Maddix,Danielle C;Rangapuram,Syama;Salinas,David;Schulz,Jasper;Stella,Lorenzo;Türkmen,Ali Caner;Wang,Yuyang:Glounts:Python中的概率和神经时间序列建模(2020)
  15. Almodóvar Rivera,Israel A.;Maitra,Ranjan:基于核估计非参数重叠的同步聚类(2020)
  16. Andrew G.Allmon,J.S.Marron,Michael G.Hudgens:diproperm:diproperm:An R Package for the diproperm Test(2020年)阿尔十四
  17. Arenz,Oleg;Zhong,Mingjun;Neumann,Gerhard:基于高斯混合模型的信赖域变分推断(2020)
  18. 阿扎姆,穆罕默德;阿尔加巴什,巴西姆;布吉拉,尼扎尔:多元有界非对称高斯混合模型(2020)
  19. Stephen Babos;Artemiou,Andreas:切片逆中值差分回归(2020)
  20. Badrinath,N.;Gopinath,G.;Ravichandran,K.S.;Premalada,J.;Krishankumar,R.:通过张量学习对红斑鳞状疾病的分类和预测(2020年)