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数据集是美国加州大学欧文分校提出的一种适合模式识别和机器学习方向的开源数据集，很多学者选择使用UCI上的数据集来验证自己所提算法的正确性。博文写作时已拥有488个数据集，数据集还在不断扩充中，这些数据集主要分为二值分类问题、多分类问题以及回归拟合问题。UCI数据集提供了各个数据集的上主要属性，可以根据自己提出的各类算法在其数据集上做实验结果论证，证明自己所提算法的合理性。包括了数据集页面入口、最新数据集、经典数据集及数据集的最近消息等。数据集页面入口提供了进入官网查看全部数据集的链接，为了方便用户查找在「最新数据集」和「经典数据集」区域整理了最新收录以及引用最多的几个数据集。如果只是简单测试下代码，直接点击页面上提供的数据集链接下载几个数据集就可以了，如果还需要更多数据集那就进入数据集页面入口，该页面发布有全部的数据集。
12MB。查询CSDN博客官网，硕士论文机器学习数据集选择合理的大小以让机器学习，12MB大合适。UCI数据集是一个常用的机器学习标准测试数据集，是加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库。
网址见参考资料；里面有各种分类，你可以取你所需。
下面以UCI中IRIS为例介绍一下数据集： ucidata\iris中有三个文件：Indexiris.datairis.namesindex为文件夹目录，列出了本文件夹里的所有文件，如iris中index的内容如下：Index of iris18 Mar 1996 105 Index08 Mar 1993 4551 iris.data30 May 1989 2604 iris.namesiris.data为iris数据文件，内容如下：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa……7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor……6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica……如上，属性直接以逗号隔开，中间没有空格（5.1,3.5,1.4,0.2,），最后一列为本行属性对应的值，即决策属性Iris-setosa。iris.names介绍了irir数据的一些相关信息，如数据标题、数据来源、以前使用情况、最近信息、实例数目、实例的属性等，如下所示部分：……7. Attribute Information:1. sepal length in cm2. sepal width in cm3. petal length in cm4. petal width in cm5. class:-- Iris Setosa-- Iris Versicolour-- Iris Virginica……9. Class Distribution: 33.3% for each of 3 classes.本数据的使用实例请参考其他论文，或本站后面的内容。下面以wine数据为例导入matlab并利用前面提到的libsvm做测试>> uiimport('wine.data')导入数据，workspace处出现wine数组178*14将标签和数据属性提取，并保存到matlab平台下的数据>> wine_label = wine(:,1);>> wine_data = wine(:,2:end);>> save winedat.mat（下次使用的时候可以直接>> load winedat）svm训练模型得到wine模型>> modelw = svmtrain(wine_data,wine_label);.*optimization finished, #iter = 239nu = 0.892184obj = -61.125695, rho = 0.131965nSV = 130, nBSV = 53.*optimization finished, #iter = 193nu = 0.882853obj = -50.421538, rho = -0.166754nSV = 107, nBSV = 42.*optimization finished, #iter = 214nu = 0.800233obj = -53.411663, rho = -0.286931nSV = 119, nBSV = 44Total nSV = 178分类结果>> [plabelw, accuracyw] = svmpredict(wine_label,wine_data,modelw);Accuracy = 100% (178/178) (classification)
可以看一下部分期刊的投稿须知，部分期刊认为对同一组数据从不同角度论述不属于一稿多投。因此，有理由认为这样做是可以的。对同一个观察对象，不同的人通过观察得到不同的结论，这应该是完全可以理解的，也没有什么不妥。不同研究内容的论文，侧重点不同。使用同样的数据和研究方法，用不同语言写成二篇论文，只要侧重点完全不同，是没有问题的，当然，每次引用时必须标示来源信息，比如在研究方法部分，应表明早前发表的论文中谈论过相同的方法，并标注出处。第二篇论文与第一篇的内容要完全不同，意思是文献回顾﹑讨论﹑研究结果的呈现方法等各方面应有明显的不同。如果两篇论文的侧重点和表达方法分别不明显，有可能被视为一稿多投，要特别谨慎小心。要是你觉得两篇文章很相似或有很多重复的部分，可以考虑把第二篇作为二次发表文章。版了权归芝的士回反答网小站思或原作者所有如果能取得二家期刊编辑的同意，内容相同或相近﹑语言不同的论文可以再次发表。根据国际医学期刊编辑委员会的准则，再发表必须符合以下规则：作者必须取得双方期刊编辑的同意同民从间内正道者期据百东收观构。前后发表的时间至少要间隔一个礼拜再发表是为了传播给不同目标阅读群体再发表论文必须确实呈现第一次发表中的数据及解释再发表论文要清楚告知读者该文已在别处发表过，并加注首次发表的各项信息再发表的论文题目必须要清楚表达这篇论文是属于再发表方等当比向料收教达拉划候效属引。
公安论文发表期刊怎么查询数据 其实现在的互联网是非常发达的,如果想找一些毕业论文资料,可以通过互联网进行查找。但是互联网资料也会有些问题,
可以。geo数据集的公共数据集，最后发表时候都要引用该数据集的原始文献，一个geo数据集会关联到一个原始文献。geo是一个公共数据库，用来储存研究人员分享的数据。
可以，但是参考文献得标注清楚是哪个公安数据
对的。在这里要进行一点说明，如果我们需要将三年的数据进行统一，我的处理方法是两年两年进行统一，可以先用2010年的数据将2011年和2012年的数据进行统一，然后就可能出现一种情况：在我们进行完上面的代码操作之后，2011年和2012年的数据确实与2010年的完全匹配上了，但是这三年的数据量还是不一样。
简介
新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外，Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
《互联网使用会影响居民生育意愿吗？》一文使用中国家庭追踪调查（CFPS）数据以及相匹配的城市统计数据，实证分析了互联网使用对居民生育意愿的影响。
该文使用的微观个体数据为北京大学中国社会科学调查中心公布的2018年中国家庭追踪调查数据（2018 China Family Panel Studies，CFPS2018）。根据女性生育年龄的合理性，研究剔除了小于20岁与大于45岁的女性样本，由于男性的生育年龄可以延续至更大岁数，研究保留全部男性样本，成人问卷数据匹配家庭与少儿问卷后得到样本量为10342个。该研究使用“生育意愿”和“实际生育行为”两个指标刻画被解释变量，该研究的核心解释变量是“个体互联网使用情况”，同时，研究纳入了一系列个体特征、家庭特征作为控制变量。
研究使用Poisson回归模型进行估计。研究显示，控制了影响生育意愿的其他因素和内生性问题后，分析结果表明，使用互联网的居民比不使用者的生育意愿降低了约10.5%。同时，考虑到个体之间存在差异，该研究将互联网使用与一系列虚拟变量（学历、收入、经济水平等）的交互项放入回归，研究异质性。分析结果表明，居住在经济发达城市、低学历、低收入的互联网使用者生育意愿降幅更加明显。
对此，研究者分析道，造成以上差异的原因可能是，经济发达城市的互联网使用人群更容易接受新兴观念冲击，受教育程度低的人群因自身认知水平限制更有可能受到互联网上非主流文化的影响并改变自己的生育观念。
你只给5分,你觉得会有人帮你吗?
一般是不可以的，因为你已经发表了文章,再写一篇文章要用重复数据表达观点的时候会影响论文的质量。
重复发表的表现形式包括如下内容：
a.不加引注或说明，在论文中使用自己（或自己作为作者之一）已发表文献中的内容。
b.在不做任何说明的情况下，摘取多篇自己（或自己作为作者之一）已发表文献中的部分内容，拼接成一篇新论文后再次发表。
c.被允许的二次发表不说明首次发表出处。
d.不加引注或说明地在多篇论文中重复使用一次调查、一个实验的数据等。
e.将实质上基于同一实验或研究的论文，每次补充少量数据或资料后，多次发表方法、结论等相似或雷同的论文。
f.合作者就同一调查、实验、结果等，发表数据、方法、结论等明显相似或雷同的论文。
重复发表是指在未说明的情况下重复发表自己（或自己作为作者之一）已经发表文献中内容的行为。
重复发表是一种严重违背学术道德的行为。作者将论文重复发表往往是因为作者不满足于原论文所发表的期刊。作者可能会觉得发表了原论文的期刊太过平庸，想将论文发表在更有影响力的期刊上，因而对原论文做了修改，然后重新投稿给了地位更高、影响力更大的期刊。
例如，曾有作者在其所属的大学出版的期刊上发表了一篇文章，但是这本期刊在学术界的地位并不高，仅是一本区域性的期刊，后来作者又将这篇论文投递给了国外的一本影响因子较高的期刊，这名作者的做法已经构成了“重复发表”，是严重的学术不端行为。
SCI论文数据并无受到实际禁止，如果想要重复使用，就需要作者仔细严谨地处理，避免一些不必要的麻烦。一般而言，在多篇文章中使用相同的数据有悖学术道德，不鼓励重复发布。但如果作者认为此后续文件需要用到以前的数据，请事先通知期刊编辑，并尽最大努力保证提交的内容足够透明和清晰，随后应遵循编辑决定，文件也应明确指出哪些数据已在其他地方发布，另外还需要引用前一篇论文在参考文献中。或者也可以进行简单的修改或转换，但不要移入和移出，必须正确标记，否则很容易被识别为剽窃。由于以前的数据版权属于以前发布的杂志，如果您使用相同的内容发布没有任何备注的新论文，很容易被识别为抄袭，因此作者需要特别注意。
如果发表sci，版权协议里面写的很清楚，你用过的数据，图表，版权都已经交给出版方了这个时候你用相同的数据去写新的论文，必然算学术不端。不过你可以引用之前的论文数据，把新的作为主体，原来的数据作为辅助去分析，这样是没有问题的。 没看到你的论文，具体情况也不好说，一般来说处理好是可以的，但是直接复制图很危险，容易出事。