数据集选择

淘宝地址选择的层级联动数据集是指用户在填写收货地址时，通过省份、城市、区县和街道的层级选择方式，提高了输入效率，避免了手动输入地址的繁琐过程。这种数据集采用了树形结构，使用id和pid字段构建层级关系。在数据库设计中，id作为每条地址记录的唯一标识，pid作为父级地址的ID。例如，省份作为顶级节点，pid为0或NULL，城市属于省份，其pid对应省份的id，依此类推。这种结构使得系统能够快速获取用户选择省份后的所有城市等信息。用户可通过执行'wd_addr.sql'文件创建MySQL数据库表来实现这种层级选择功能。

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。

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。

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。

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。

| 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 |