GDF_v2_0增强版函数估计程序数据集

数据集概述

该数据集包含函数估计程序GDF的增强版本GDF v2.0，新增多输出函数估计、自定义函数定义及误差函数选择等功能。数据经10个经典分类与回归数据集验证，在其中5个数据集上表现优于两款已知神经网络模型。

文件详解

• 文件名称: adxc_v2_0.tar.gz
• 文件格式: GZ压缩包（.gz）
• 内容说明: 压缩包内包含GDF v2.0程序文件，具体文件结构及字段需解压后查看，无README或内容预览提供。

数据来源

CPC Program Library（Queen's University Belfast）

适用场景

• 函数估计算法研究: 用于验证和比较多输出函数估计方法的性能
• 机器学习模型评估: 基于经典分类与回归数据集测试自定义函数及误差函数的效果
• 算法优化对比: 与神经网络等传统模型进行性能基准测试
• 计算物理领域应用: 探索参数化模型在函数形式发现中的应用价值