可擦除项目集

挖掘可擦除项目集，一个新兴的数据挖掘任务，从2009年开始吸引了广泛关注。介绍了NC_set，这一新数据表示形式，用于跟踪和优化挖掘可擦除项目集的信息。基于NC_set，提出了MERIT算法，通过紧凑的数据结构自动修剪无关数据，以线性时间复杂度完成增益计算转换，并在某些情况下直接找到可擦除项目集而无需生成候选项目集。实验表明，MERIT比META算法快两个数量级。

项目编码规范编写指南 项目产品数据统计分析报告编写指南 配置管理计划编写指南 硬件、软件和图书资料编号方案 v1.1

Yelp 数据集挑战的项目代码，分工还挺清晰。数据准备那部分，主要用 Python 把 Yelp 的原始数据清洗、格式化，写得还算清楚，适合新手练手。部分就是用 Python 搞点统计，代码量不大，逻辑还算直接，适合看着模仿改。交互可视化这块用的是 Web 技术，前端的活儿基本集中在 HTML 和交互逻辑上。嗯，页面比较基础，响应也还可以。哦，对了，数据文件得自己去 Yelp 官网下载，放对位置才能跑起来，不然会报错。另外网站演示链接虽然提了，但文档里没贴出来，得手动补。如果你想搞个数据可视化 Demo，或者练练流程的完整链条，这项目还蛮合适的，尤其适合用来熟悉 Python 配合 Web 做

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

销售数据的练手项目里，Bigmart 的销售数据集算是蛮经典的一个了。字段全，结构清晰，适合拿来做建模、画图，甚至跑个小模型玩玩都挺顺手的。 销售额、商品类型、店铺信息这些变量都整理得比较干净，像Item_Identifier、Outlet_Size这类字段适合用来做分类。而像Sales、Quantity，拿来预测也蛮好使。 它的数据量不大，用Pandas起来挺快的，不会卡顿，适合新手入门。再配合Matplotlib或者Seaborn做图，效果也挺不错。建模方面，用scikit-learn练练线性回归、决策树都挺合适。 如果你在找一个能实战又不会太重的练手数据集，Bigmart 这个还蛮推荐的

数据挖掘的五个实战小项目合集，内容全、动手多，适合想真正上手挖掘算法的朋友。每个实验都不只是理论，而是带你一步步用上 Python、pandas、scikit-learn 这些工具，做出清洗、分类、聚类、异常检测这些典型任务。整个过程像在完成一组小型真实项目，思路清晰、代码也不复杂，适合边学边用。

基于Hive的项目实战视频数据集挺不错，包含了从视频上传到播放数据的一系列信息。比如视频 ID、上传者、年龄、分类、视频时长、观看数、评分、评论数等，数据比较全面，适合做视频推荐系统或数据挖掘实验。如果你要做视频或者相关项目，可以用这个数据集来进行建模、训练算法。数据格式也挺简单，直接拿来用就行，方便上手。除了视频数据集，相关的优化方案和其他数据集也可以参考。比如基于 Hive 的项目实战用户数据集优化，有多优化思路可以学习。如果你想深入学习视频推荐系统或数据，参考一下相关的文章和数据集是个不错的选择。尤其是像Hive 实战项目-优化 YouTube 视频网站数据这类内容，可以你快速上手。

波士顿房价数据的变量选择练手项目，挺适合想练数据和特征选择的你。数据集结构清晰，变量数量也不多，上手快，还能顺便试试 Lasso 和 岭回归 的效果对比。嗯，写模型的时候还能动动手做点可视化，挺带感的。 房价用的经典 Boston Housing Dataset，变量像房间数、犯罪率这些都挺有代表性。适合拿来做回归建模、特征工程，还能玩一下 R²、MAE 这些模型评估指标，挺有练手价值。 如果你想深入点，有篇文章比较了 Lasso 和 Ridge 在变量筛选上的效果，代码也贴得比较全，用 sklearn 写的，改起来也不难。感兴趣的可以看看这篇：Lasso 筛选方法比较。 用 Python 做

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

项目大师_MATLAB控制集_通讯控制集_opportunityziz_特别的_adhoc_源代码.rar