MATLAB传感器竞赛数据集测试数据运行结果

机器学习里，数据集可是第一生产力，是你在玩传感器数据相关的项目时，真的少不了好用的数据资源。这个资源包就挺实用，打包了多个不同维度的传感器读数文件，比如 sensor_readings_24.data、sensor_readings_4.data，还有个 Wall-following.names 的标签文件，挺适合搞预测或者训练机器人模型的朋友用来练手。

Elasticsearch 的测试数据，格式清爽的JSON，用来练习ELK数据操作挺合适。数据结构比较友好，导入方便，像搞日志、写查询语句的时候用来练手，还挺顺手的。 Elasticsearch 的测试数据，格式清爽的JSON，用来练习ELK数据操作挺合适。数据结构比较友好，导入方便，像搞日志、写查询语句的时候用来练手，还挺顺手的。 你如果刚上手ELK，推荐先用这种测试数据玩一玩，毕竟现成的，省了自己造数据的麻烦。嗯，导进去直接就能跑查询，体验感还不错。 对了，类似的测试数据还有不少，像Hadoop的Hadoop 初级测试数据、MongoDB的MongoDB 测试数据包，还有Solr的Solr

刚入门大数据，碰到个挺实用的资源。是我师兄当时带我时整理的一份Hadoop 测试数据，格式清晰、数据量合适，蛮适合用来练手。分享出来，你也能少走点弯路。有些数据是CSV格式，有些是JSON，可以直接喂进 Hadoop 或者 Spark 跑，省得自己东拼西凑。尤其适合测试MapReduce流程、HDFS 导入，还有数据清洗这些常规流程。如果你也在搭 Hadoop 环境，或者想试试Hive跑查询，那这份数据真的还不错。操作起来也不麻烦，响应也快。跑个聚合、排序啥的，效果挺直观的。顺手也整理了几篇相关的资源文章，像是Hadoop 集群搭建测试数据、Spark 销售、还有个GitHub 的大表数据库，

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

MapReduce 代码练手的好素材，SamllMediumLargeDataset.rar算是我最近用过比较顺手的一个数据集了。它准备了三组不同规模的数据，Small、Medium、Large，从轻量到大数据，模拟得还挺真实，挺适合做性能对比测试的。 WordCount 的案例应该都熟，Map 阶段拆词、Reduce 阶段统计频次。这个数据集就围绕这个流程设计的，结构简单清晰，上手快，运行也稳定。如果你是刚接触大数据或者在搞MapReduce调优，那它挺值得一试的。 是你在做一些比如Hadoop的词频统计实验，或者在搞Flink和MapReduce的性能对比，这个数据集就好用。小规模的加载快

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

att48 数据集是一个挺经典的 TSP（旅行商问题）数据集，包含了 48 个城市的坐标和编号。对于喜欢 TSP 问题的朋友来说，这个数据集实用。其实，它的应用场景也挺广泛，比如用来测试求解算法的性能，或者在一些优化问题中当做样例。想尝试用 MATLAB 跑一跑这个数据集吗？你可以通过相关示例数据集快速上手，或者看看 SQL 格式的城市数据集，了解如何类似问题。如果你有兴趣，网上还有一些关于 att48 数据集的深度，你更好地理解和应用。如果你对 TSP 问题感兴趣，可以利用这个数据集来做一些优化实验。是对于机器学习、算法设计等领域的朋友，这个数据集值得一试哦！

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。