数据集（Dataset）是指在某个领域或者问题中收集到的一组相关数据的集合。它可以包含各种类型的数据，比如文本、图像、音频等，并可以用于各种机器学习算法和人工智能技术的训练和测试。
数据集通常都有自己的特征和属性，例如：数据类型、数据大小、数据来源、数据格式、数据标签等。用于同一目的的不同数据集可能会具有不同的特征，而且往往需要根据具体的应用场景进行设计和收集。
在机器学习和人工智能领域中，数据集的质量和数量对于模型的准确性和性能有着至关重要的影响。因此，为了提高机器学习模型的精度和泛化能力，在开展机器学习和人工智能项目时，通常都需要建立相应领域的大规模高质量数据集来进行训练。同时，公开分享和使用数据集也是科研共享和社区合作的重要手段之一。
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。
数据集包含类型化数据集与非类型化数据集。
1.类型化数据集：
这种数据集先从基DataSet 类派生，然后，使用XML 架构文件（.xsd 文件）中的信息生成新类。
架构中的信息（表、列等）被作为一组第一类对象和属性生成并编译为此新数据集类。
可以直接通过名称引用表和列，在VS.NET中可以智能感知元素的类型。
2.非类型化数据集：
这种数据集没有相应的内置架构。
与类型化数据集一样，非类型化数据集也包含表、列等，但它们只作为集合公开。需要通过Tables集合引用列。
