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覆盖15种主流水果类别（包括苹果、香蕉、杨桃、番石榴、猕猴桃、芒果、橙子、桃子、梨、柿子、火龙果、李子、石榴、西红柿、甜瓜），部分类别进一步细分子类别，其中苹果类别最为细致，含6个子类别（Apple A、Apple B、Apple C、Apple D、Apple E、Apple F）。该数据集是Kaggle平台上的公开计算机视觉数据集，标题为“Fruit Recognition（水果识别）”，由Chris Gorgolewski创建并更新。作者：Chris Gorgolewski。

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信息类别具体内容数据集名称作者Sujay Mann发布时间2025-01-03核心定位适配YOLO架构的车牌检测标注数据集，用于模型训练与性能评估Usability评分10.00核心标签。

typora有导出word的功能，但是提示：pandoc：下面是AI基于生成的总结Pandoc 是一个基于 Haskell 的通用，既包含用于格式转换的库，也提供了命令行工具。它支持多种多种标记格式之间的相互转换，是文档格式处理领域的重要工具。

该链接指向Kaggle平台的「Student Course Completion Prediction Dataset」（学生课程完成预测数据集），结合关联搜索结果可知，其核心是，包含三大类信息，目标变量为，数据集为，主要用于，可通过分析用户行为（如视频观看数量、测验参与度、学习时长）挖掘影响课程完成的关键因素，且遵循，使用时需注明作者引用。我用夸克网盘给你分享了「学生课程完成预测数据集」：https://pan.quark.cn/s/8c50fd185123。

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此外，该数据集关联了用于数据集收集的Kaggle笔记本链接：https://www.kaggle.com/code/kaggleashwin/dataset-collection-for-vehicle-type-recognition ，其标签包含Automobiles and Vehicles（汽车与交通工具）、Image（图像）、Beginner（初学者）、Computer Vision（计算机视觉）、Image Classification（图像分类）等。其可用性评分高达8.75 ，采用。

安德森在加拿大加斯帕半岛上对三种鸢尾花（山鸢尾 Iris setosa、变色鸢尾 Iris versicolor 和维吉尼亚鸢尾 Iris virginica）进行了详细的测量，每种鸢尾花各选取了 50 个样本，测量了它们的萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度这四个特征。随着机器学习和数据科学的发展，鸢尾花数据集的应用范围越来越广泛，不仅在学术研究中频繁出现，也被用于教学，帮助学生理解分类算法、数据预处理、模型评估等基本概念和技术。

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信息类别具体内容数据集名称（面部情感识别数据集）作者最近更新时间2年前许可协议（非商业使用，且不得修改衍生）预期更新频率Never（无任何预期更新计划）核心定位用于研究和开发情感识别与分析模型的图像数据集。

该数据集聚焦葡萄牙北部“Vinho Verde”葡萄酒，包含红、白两种葡萄酒样品，核心用于通过物理化学特征预测感官质量，是机器学习领域分类与回归任务的经典数据集。• 行业价值：为葡萄酒生产提供数据支撑，可帮助生产商通过调控理化指标（如控制残糖、优化二氧化硫含量）提升产品质量，减少对专家品鉴的依赖。• 数据限制：因隐私和后勤问题，未包含葡萄品种、葡萄酒品牌、销售价格等商业信息，仅保留可量化的理化与感官数据。chlorides 氯化物 葡萄酒中的盐含量（如氯化钠），过高会带来咸味，影响口感平衡。