数据集结构

高效用项集挖掘 (High-Utility Itemset Mining, HUIM) 作为数据挖掘领域的重要任务之一，与频繁项集挖掘 (Frequent Itemset Mining, FIM) 不同，HUIM 在挖掘过程中会综合考虑数量和价值等因素。

att48.tsp是TSP数据集中的一个数据集，用于解决蚁群优化算法、模拟退火算法等算法的编写。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。

| 字段名称 | 字段类型 | 字段说明 ||---|---|---|| pH | 浮点型 | 水的 pH 值 || 硬度 | 浮点型 | 水使肥皂沉淀的能力 (mg/L) || 固体 | 浮点型 | 总溶解固体 (ppm) || 氯胺 | 浮点型 | 氯胺含量 (ppm) || 硫酸盐 | 浮点型 | 硫酸盐溶解量，mg/L || 电导率 | 浮点型 | 水的电导率，μS/cm || 有机碳 | 浮点型 | 有机碳含量 (ppm) || 三卤甲烷 | 浮点型 | 三卤甲烷的含量，μg/L || 浊度 | 浮点型 | NTU（比浊法浊度单位）中水的发光特性的量度 || 可饮用性 | 整型 |

Gary Thung 和 Mindy Yang 收集的图像数据集，用于垃圾分类任务。有助于了解垃圾分类方法，指导普通民众科学处理垃圾，提高城市环境质量。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。