大型数据集

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大型数据集挖掘
该文章使用易于理解的语言介绍了大型数据集挖掘。
Matlab开发优化大型数据集的SELECT查询
这个Fetch命令在处理大型数据集的SELECT查询时非常有用。它首先执行查询以确定返回的行数,然后预先分配查询结果所需的空间,接着以批处理方式获取主查询结果。相比于内置方法,这种方法能够在单个查询中从数据库中提取更多信息,同时通过预分配输出空间来提高速度。需要注意的是,从r2013a版本开始,这个功能已经整合进了数据库工具箱中的“提取”命令。
PCA 数据集
该数据集包含 PCA 分析的数据。
MovieLens数据集
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。
Lastfm数据集
标签推荐算法中常用的数据集,源自Lastfm。
Seaborn 数据集
包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。
MNIST 数据集
MNIST 数据集已打包,内含训练和测试数据。
博客数据集分析
基于 Python 数据挖掘的聚类实验,使用 Kiwitobes 的博客数据集,分析了单词在不同博客中的出现频率,并利用 K-means 算法对其进行了聚类。
wine数据集概述
wine数据集是用于机器学习和数据分析的常见数据集,包括红葡萄酒和白葡萄酒数据,分别提供了关于葡萄酒质量的多种特性。红葡萄酒数据集包含酸度、挥发性酸度、酒精含量、密度、硫酸盐、总酚和质量评分等特征;白葡萄酒数据集结构类似,但因葡萄品种和酿造工艺不同,特征数值可能有所差异。这些数据可用于分类任务、特征选择、回归分析、模型比较和可视化,需要进行数据预处理和模型评估以优化结果。
GroupLens MovieLens 数据集
包含 GroupLens MovieLens 三套常用数据集:100k、1m 和 10m,与官网数据一致,方便快速获取。