足球数据集及其标签

鸢尾科植物数据集Iris 支持向量机SVM来自：《数据挖掘中的新方法——支持向量机》附录D xls文件

MLSA18足球通行证预测挑战赛的数据集包含了关于第五届运动分析机器学习和数据挖掘研讨会的足球准入预测挑战的详细说明。该研讨会将于2018年9月10日星期一在都柏林举行，作为欧洲机器学习与数据库知识发现会议的一部分。挑战的目标是在给定传球发送者和球场上所有球员位置的情况下，预测足球比赛中传球的接收者。数据集包含2014/2015足球赛季期间涉及比利时足球俱乐部的14场不同比赛中的12,124次传球记录。passes.csv文件格式为以逗号分隔的数据，总计12,125行和60列。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

Matlab代码考克斯DLBCL-Morph：使用深度学习计算带有注释的DLBCL数字图像集的形态特征。DLBCL-Morph数据集包含42个数字扫描的高分辨率组织微阵列（TMA）载玻片，涵盖了209个DLBCL病例的临床、细胞遗传学和几何特征。我们通过组织微阵列（TMA）排列重复的组织核心切片，并使用H＆E和免疫组化染色（CD10、BCL6、MUM1、BCL2和MYC）对重复切片进行染色。深度学习模型用于ROI中的肿瘤核分割，并计算几何特征。我们建立了Cox比例风险模型，证明这些几何特征在生存预测中的效用，C指数（95％CI）为0.635（0.574,0.691）。研究表明，这些结果对于理解

基于 Python 数据挖掘的聚类实验，使用 Kiwitobes 的博客数据集，分析了单词在不同博客中的出现频率，并利用 K-means 算法对其进行了聚类。