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[轉(zhuǎn)]關(guān)于數(shù)據(jù)集與源代碼 UCI數(shù)據(jù)集是一個常用的標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集，下載地址在  http://www.ics./~mlearn/MLRepository.html 我的主頁上也有整理好的一些UCI數(shù)據(jù)集： http://lamda./yuy/files/download/UCI_arff.zip 在看別人的論文時，別人使用的數(shù)據(jù)集會給出數(shù)據(jù)集的出處或下載地址（除非是很機密的數(shù)據(jù)，例如與國家安全有關(guān)）。如果你看的論文沒有給出數(shù)據(jù)集的出處，請立即停止看這篇論文，并且停止看刊發(fā)這篇論文的期刊上的所有文章。因為可以斷定這些文章質(zhì)量很差。 關(guān)于源代碼，網(wǎng)上有很多公開源碼的算法包，例如最為著名的Weka，MLC++等。Weka還在不斷的更新其算法，下載地址： http://www.cs./ml/weka/ 很多的機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法都在里面。而且公布源程序，易于修改。 如果作者沒有公布源程序，可以到作者主頁找找，也可以寫信給作者要，一般論文開頭都會有作者的email地址。寫信的時候要注意要很有禮貌，否則作者，尤其是著名學(xué)者，很有可能不會理睬。如果算法簡單，可以自己實現(xiàn)。 關(guān)于論文的下載，如果能夠訪問電子圖書館是最好的，很多學(xué)校都買了IEEE, Elsevier, Kluwer等，上面的期刊都不錯。有一些很好的期刊是免費的，像JAIR和JMLR，分別在： http://www.cs./research/jair/home.html http://www./ 如果能訪問的免費期刊太少，可以到CiteSeer上搜索( http://citeseer.ist./)，上面搜集了很多免費論文（但是要注意，論文的質(zhì)量參差不齊），或者用Googlewww.google.com)搜索。
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