数据集：机器学习和数据分析的核心 - 定义、类型和示例

数据集是指由多个数据样本组成的集合。它可以是一组具有相同特征的数据样本，也可以是一组不同特征的数据样本。数据集通常用于机器学习和数据分析领域，用于训练和评估模型。

数据集可以包含结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指具有明确定义的数据类型和字段的数据，如表格数据。非结构化数据则是指没有明确结构的数据，如文本、图像和音频等。

数据集的规模可以从小到大，从几个数据样本到数百万个数据样本不等。数据集的大小通常会影响模型的训练时间和性能。

常见的数据集包括UCI Machine Learning Repository、Kaggle和ImageNet等。这些数据集可以用于各种机器学习任务，如分类、回归、聚类和图像识别等。