计算智能挑战2018数据集OpenMLCC18Dataset-muskaanchopra
数据来源：互联网公开数据
标签：计算智能，数据集，机器学习，优化算法，智能算法，数据挖掘，人工智能，算法比较
数据概述： 该数据集来自OpenML平台，是计算智能挑战2018（OpenML CC18）的官方数据集，包含了多个用于测试计算智能算法性能的基准问题。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的计算智能问题，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括多个基准问题的输入和输出数据，涵盖优化问题、组合问题、序列问题等多种类型。每个问题都有详细的特征描述和目标函数。
数据格式：数据提供为多种格式，包括CSV、JSON等，便于进行算法测试和分析。
来源信息：数据来源于OpenML平台和计算智能挑战2018的官方资料，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算智能、机器学习及优化算法等领域的研究和应用，特别是在算法性能评估、算法比较及算法优化任务中具有重要价值。
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：适用于计算智能算法、优化算法及机器学习算法的学术研究，如算法性能比较、算法改进等。
行业应用：可以为人工智能、数据挖掘及算法优化等领域的行业提供数据支持，特别是在算法开发和性能评估方面。
决策支持：支持算法选择、算法优化及算法性能评估，帮助用户制定更好的算法应用策略。
教育和培训：作为计算智能、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算法设计、优化及性能评估。
此数据集特别适合用于探索计算智能算法的优化性能与适用场景，帮助用户实现算法性能评估、优化算法设计等目标，为计算智能和机器学习领域的研究提供数据支持。
