Weka工具最详尽的数据集资源

数据挖掘讲义中包含了解锁文档的密码和详细内容。

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

数据集包含时间、季节、温度、湿度、风速等多项数据。我们可以探索以下几个问题：1. 共享单车用户总体使用趋势如何？是增长还是减少？2. 季节对共享单车使用的影响如何？夏季炎热、冬季寒冷，春秋适宜的天气是否影响骑行人群的偏好？3. 一天24小时内，共享单车使用量是否有显著变化？时间与共享单车使用的关联如何？4. 天气条件对共享单车使用的影响是什么？一般来说，良好的天气是否会增加骑行人数？5. 风速、温度等因素对共享单车使用的影响是怎样的？哪种风速、什么样的温度最适合骑行？6. 注册用户和非注册用户的租车情况之间是否存在某些潜在的关系？数据集完整且无缺失值，未经过预处理。

该资源包整合了三个不同规模、不同来源的数据集，用于支持基数估计相关的实验研究。数据集详情及相关论文将于答辩结束后公布。

MySQL详细的使用手册，涵盖了该数据库系统的各个方面。

提供Oracle10g / 11g/ 9i官方文档的中文版下载资源，适合希望深入了解Oracle数据库的读者。

持续学习之旅，今日分享机器学习常用数据集资源。

WEKA 的.arff 数据集用起来其实蛮顺手的，尤其是你用 WEKA 做分类、聚类那类实验的时候，直接拿来就能跑，基本不用折腾太多格式转换。它的数据结构就是那种类似 Excel 的二维表，不过多了点@开头的标签信息，看着有点眼熟但又不太一样。 ARFF 格式的文件其实就是带结构的文本文件，上面是属性信息，下面是数据本体。你要自己写也不难，手撸几个字段就能跑。要是你懒得写，网上也有多现成的，比如 UCI 那些。 推荐你看看ARFF 数据集详细解读这篇，里面讲得比较细，还有格式示例，照着改就行了。 如果你想拿些练手数据跑跑模型，像20 个 Weka 机器学习数据集挺全的，分类、回归啥的都有，直接

包含表空间、SQL语句、触发器等丰富的Oracle学习资料，涵盖广泛而详细的内容。