数据挖掘测试数据集iris、libras、多特征数据集

iris.csv 的分类数据，真的是机器学习入门选手绕不开的一份宝藏资源。数据结构清晰，三个类别，四个特征，CSV 格式直接拿来用，适合你练手分类模型。不管你用的是 Python 的scikit-learn，还是 Weka 这些可视化工具，都挺方便的。你要是想了解数据集背景，鸢尾花（Iris flower）本身也是个经典的案例。 我自己最早也是拿它来试了下逻辑回归，后来又用在神经网络上测试分类效果。说实话，数据量不大，跑得快，调参也不烦，反馈快，哪怕你代码写得不太优，也能快发现问题。像train_test_split分个训练集测试集，几行代码就能跑起来。 如果你用 Weka 的话，别错过这个I

SVM 训练和测试数据的压缩包挺实用的，适合用来验证你自己写的 SVM 代码有没有跑对。里面的数据结构也比较清晰，像testSet.txt这种文件，一般都是按行给出特征和标签，直接拿来喂模型就行。 支持向量机的原理说白了就是“拉条最宽的线”把两类数据分开。你写好算法后，用这套数据测一下精度，还挺有成就感的。如果你是用 Python 搞的，Scikit-Learn的接口顺手，svm.SVC或者svm.LinearSVC都能搞定。 训练和测试数据怎么分？train_test_split搞定一切。特征、标签分开，再切个 8:2 的比例就可以跑起来了。读取testSet.txt也不麻烦： with o

这是一个Kaggle竞赛中的房屋预测测试数据集，用于评估机器学习模型的性能。参赛者可以利用该数据集进行模型训练和预测，以预测房屋的销售价格。数据集包含各种房屋属性信息，如房屋面积、地理位置、建造年份等。

AB测试数据集案例详解

研究Iris数据集的详细内容

该数据集包含经典的网站日志点击流分析数据，每一行记录了用户访问网站时的详细信息，包括：访问时间、请求 URL、来源 URL、用户 IP 地址、浏览器类型、服务器响应码以及请求类型等。

用于K-均值算法测试的数据集，可包含各种特征和数据点，用于评估算法的聚类性能。

这是一个文本格式的经典数据集。可使用记事本或 Excel 打开。

数据挖掘其实就是从海量数据中提取有用信息的过程，像是从一堆无序的数字中发现规律，挺神奇的。这里面，数据集就像是你的“试卷”，用来训练和测试各种算法。就拿 UCI Machine Learning Repository 来说，它是一个相当经典的数据集资源库，包含了多常用的经典数据集，比如鸢尾花分类、肿瘤诊断这些任务。数据挖掘中有个文件格式叫ARFF（Attribute-Relation File Format），它是 Weka 这个开源工具使用的标准格式，里面包含了数据属性的信息和实际的数据。比如，数据清洗、标准化、去噪这些预操作，Weka 就能帮你搞定。如果你做的是分类任务，可以用决策树、SV