该数据集描述了230年间（1749-1983）观测到的每月太阳黑子数量。单位是太阳黑子数量，有2820个观察值。数据集的来源为 Andrews＆Herzberg（1985）。

　　下面是前5行数据的示例：

每日女婴出生人数数据集

　　该数据集描述了1959年加利福尼亚州每日出生的女婴人数。单位是人数，有365个观察值。数据集来源自 Newton（1988）。

　　下面是前5行的示例：

　　多变量时间序列数据集

　　多变量数据集（Multivariate datasets）通常更具挑战性，多变量时间序列数据的主要来源是 UCI 机器学习库（），下文推荐的3个数据集均可下载。

EEG 人眼状态数据集

　　该数据集描述个体的 EEG 数据，以及他们的眼睛是睁着还是闭着。这个问题是为了根据跟定的 EEG 数据预测眼睛的状态。

　　这是一个分类预测模型问题，共有14980个观察值和15个输入变量。 分类值“1”表示眼睛闭着，“0”表示眼睛睁开着。 数据按时间排序，记录观察结果的时间是117秒。

　　下面是数据集前5行的示例：

使用检测数据集（Occupancy Detection Dataset）

　　这个数据集描述有关房间特征的数据，目的是预测房间是否在使用中。数据集包含几个星期期间，共10560个一分钟的观察，属于分类预测问题。数据集包括7个特征值，例如房间的光线、气温、湿度等。

　　下面是前5行数据的示例，包括标题行：

臭氧水平检测数据集

　　这个数据集描述了6年期间的地面臭氧浓度数据，目的是预测是否“臭氧日”。数据集包含2,536个观察值，73个特征。 这是分类预测问题，类别值为“1”表示这天是臭氧日，为“0”表示正常日。

　　下面是前5行的示例：

　　总结

　　本文介绍了 10 个最受欢迎的标准数据集，你可以用它们来进行机器学习的应用练习。

　　可以采取以下步骤：

选择一个数据集。

选择你最喜欢的工具（例如 Weka，scikit-learn 或 R）

看看你的结果比基准分数高多少。

　　责编：XJ

新智元招聘

　　职位 运营总监

　　职位年薪：36- 50万（工资+奖金）

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