赛事链接：https://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-wd01 内容概要：赛题数据由训练集和测试集组成，具体情况如下： - 训练集：共有5070条数据，用于构建您的预测模型 - 测试集：共有1000条数据，用于验证预测模型的性能。 其中训练集数据包含有9个字段：性别、出生年份、体重指数、糖尿病家族史、舒张压、口服耐糖量测试、胰岛素释放实验、肱三头肌皮褶厚度、患有糖尿病标识（数据标签）。 在此基础上增加了两种训练策略的机器学习代码：官方的demo的ipynb代码和一个决策树实现的代码。 适用人群：初学数据挖掘、机器学习的新手 使用目标及场景：初学数据挖掘、机器学习，，提高实践技能 其他说明：学习交流。

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利用机器学习来更有效地分类组织图像(通俗地说，这些是人类的图像显微镜下的组织)。这些图像通常由病理学家分析，并将每张图像分配给四张中的一张可能的类。0级表示无肿瘤，1-3级表示有肿瘤，每级这些表明了一种不同类型的肿瘤。有三个文件夹： X train.npy, y train.npy and X test.npy. 训练数据集由858幅高分辨率图像组成，每幅图像(即本问题中的xi)的维数为1024 × 1024 × 3。测试数据集由287幅与训练数据集相同维数的图像组成，你可以提交你对这些图像的预测，

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web安全数据集，可以用于入侵检测，包含标注数据集与原始数据集，主要用于机器学习和深度学习在安全领域建模。

简介facets项目包含两个用于理解和分析机器学习数据集的可视化：Facets概述和Facets Dive。 这些可视化被实现为Polymer Web组件，并得到Type简介的支持。Facets项目包含两个用于理解和分析机器学习数据集的可视化：Facets概述和Facets Dive。 可视化被实现为Polymer Web组件，由Typescript代码支持，并且可以轻松地嵌入到Jupyter笔记本或网页中。 可视化的实时演示可以在Facets项目描述页面上找到。 构面概述概述提供了一个或多个数据集的高级视图。 它通过以下方式产生视觉特征：