计算机科学与技术领域特征提取数据集CS114ExtractedFeaturesDataset-beancute
数据来源：互联网公开数据
标签：计算机科学，特征提取，数据集，机器学习，数据挖掘，算法研究，人工智能，技术分析
数据概述： 该数据集包含来自计算机科学与技术领域的特征提取数据，记录了各类算法和模型在数据处理中的特征提取过程和结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2010年至2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的计算机科学与技术研究和应用场景。
数据维度：数据集包括算法名称、特征类型、提取方法、特征维度、数据来源、性能指标等变量。还包括不同特征提取技术的对比和评估数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的学术研究论文、技术报告和开源项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算机科学与技术领域的研究和应用，特别是在机器学习模型优化、数据挖掘算法改进等方面具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机科学与技术领域的学术研究，如特征提取算法的比较、性能评估等。
行业应用：可以为人工智能、数据挖掘、机器学习等行业提供数据支持，特别是在算法优化、技术改进方面。
决策支持：支持数据科学和机器学习领域的策略优化，帮助相关领域制定更好的数据处理和应用策略。
教育和培训：作为计算机科学、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征提取和数据挖掘技术。
此数据集特别适合用于探索特征提取算法的规律与趋势，帮助用户实现算法优化、提升数据处理效率，为计算机科学与技术的进步提供数据支持。
