有哪些推荐的汽车品牌数据集,最好是最近几年的
时间: 2023-05-28 08:04:19 浏览: 69
以下是一些推荐的汽车品牌数据集:
1. Carvana Image Masking Dataset:这个数据集包含了Carvana的22,000张汽车图片,其中每张图片都有一个遮罩层,可以用于训练图像分割模型。
2. Stanford Cars Dataset:该数据集包含16,185张汽车图片,共196个类别,用于图像分类和检索任务。
3. Kaggle Car Dataset:这个数据集包含了超过37,000辆汽车的信息,包括品牌、型号、年份、发动机大小等等。
4. UCI Car Evaluation Dataset:该数据集包含了1728个汽车样本,每个样本有6个属性,用于汽车评价任务。
5. JLR Autonomous Vehicle Dataset:这个数据集包含了来自Jaguar Land Rover(JLR)自动驾驶汽车的传感器数据,包括GPS、激光雷达、摄像头和雷达数据,可用于自动驾驶技术研究。
这些数据集中的大部分都是最近几年发布的。
相关问题
新能源汽车数据集(2015-2021年).zip
新能源汽车数据集(2015-2021年).zip 是一个压缩文件,其中包含2015年至2021年的新能源汽车相关数据。这个数据集可能包含以下内容:
1. 销售数据:数据集可能包含每个年份新能源汽车的销售量和销售额。这些数据可以按地区,品牌和型号进行分类,并显示新能源汽车销售的趋势和变化。
2. 技术发展数据:数据集可能包含新能源汽车技术的发展情况,包括电池技术、充电设施、续航里程等方面的数据。这些数据可以帮助我们了解新能源汽车技术在这几年的演进和改进。
3. 政策和市场环境数据:数据集可能包含新能源汽车相关政策和市场环境的数据,比如购车补贴、充电基础设施建设等。这些数据可以用于分析政策对新能源汽车市场的影响,以及政策的调整和变化。
4. 环保和能源效率数据:数据集可能包含新能源汽车在减少尾气排放和提高能源效率方面的数据。这些数据可以用于评估新能源汽车在环保和节能方面的效果和贡献。
综上所述,新能源汽车数据集(2015-2021年).zip 可能包含关于销售、技术发展、政策和市场环境、环保和能源效率等方面的数据,可以用于分析和了解新能源汽车行业在这几年的发展和变化。
uci 数据集预测的有哪些
UCI数据集包含了很多不同的数据集,可以用于各种不同的预测任务。以下是一些常见的预测任务及其对应的UCI数据集:
1. 回归预测:常用的UCI数据集包括Boston房价数据集、汽车燃油效率数据集、鲍鱼年龄预测数据集等。
2. 分类预测:常用的UCI数据集包括Iris鸢尾花数据集、Wine酒品质数据集、MNIST手写数字识别数据集等。
3. 聚类预测:常用的UCI数据集包括Iris鸢尾花数据集、Wine酒品质数据集、Mushroom蘑菇数据集等。
4. 时间序列预测:常用的UCI数据集包括Electricity市场电力负载数据集、Airline乘客数量数据集、Sunspot太阳黑子数量数据集等。
除此之外,UCI数据集还包含了许多其他类型的数据集,如文本分类、推荐系统、异常检测等。
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