MR/Spark 点击流测试数据集

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

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。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

ClickHouse 的 ontime 测试数据集下载方式我踩过不少坑，整理了个还挺靠谱的方案给你参考。原始的ontime.csv.xz虽然只有 3.28G，但解压之后直接膨胀到 61G，真不是一般人能撑得住——我试了几次都没成功导进去，硬盘压力太大。更推荐用分好区的ontime.rar版本，15.2G，结构已经是 ClickHouse 能直接识别的格式，解压后丢到/var/lib/clickhouse目录，基本不需要再折腾，导入也快不少。顺手附上下载链接，文件是从 ClickHouse 官网代理转下来的，用了点流量，所以放在了百度网盘：点击这里下载。如果你也经常 CSDN 积分不够用，这种方

这份文件使用7z进行压缩，并提供了与艾伦提交的类似数据。运行get_web_solutions.m可以重建包含Spring Sensor Contest算法及其相关信息（如分数、标题等）的数据库。使用run_web_solution.m基于Matlab提供的测试套件，评估所有算法。需要注意的是，部分算法可能无法正常终止，需要手动处理。

Spark Streaming 项目实战的数据集还挺实用的，适合想上手流式的你。项目里不仅包含主程序，还有各种模拟工具，像是MockRealTime.scala和RandomNumUtil.scala，拿来直接跑起来做测试方便。 Spark Streaming的微批思路，还蛮适合初学者理解实时数据。它不是一条一条，而是把数据切成一小批一小批来干，代码写起来也没那么绕。 项目里的RealTimeApp.scala就像总指挥，配置输入输出，逻辑一把抓。你要是还不太熟 DStream 怎么搞的，看看里面的注释和代码结构，立马就清楚了。 还有几个辅助工具类也蛮贴心的。比如RedisUtil.scala

脱敏测试数据，用于Spark大数据分析