分数操作

分数工具箱允许用户创建和操作K+N/D形式的分数和分数数组，例如fr(1,3) %返回1 / 3 fr（pi）％返回3 + 4703/33215所有标准算术和比较运算都是有效的： fr(1,3)+fr(1,2) %返回5 / 6 fr(1,3)>0.3%返回1线性方程组： A = fr(ones(2),[2,3;5,7]); B = fr(ones(2,1),[11;13]); A\B %返回[-3+49/143; 4+37/143] lsq(fr([1;1]),[0;1]) %返回1/2奇异和非平方系统的处理与内置的“\”不同，因此请阅读文档，例如出于个人偏好的原因，“\”默认不做最小二乘法

IMDB电影评分数据集包含丰富的评分数据、电影详情、用户评分和相关统计信息，是数据科学和电影分析领域的重要资源。研究人员和开发者可以利用该数据集进行电影评分趋势分析、用户偏好研究以及推荐系统开发，帮助用户更好地理解电影评分模式和预测用户评分倾向。

使用[COEFF,SCORE] = princomp(X)函数返回主成分分数。 程序从.csv文件加载您的数据。 包括一个演示文件。

景区评价字段：景区名称、评论日期、评论详情 酒店评价字段：酒店名称、评论时间、评论详情、入住房型 专家评分字段：地点名称（景区或酒店）、总得分、五个维度得分

因果推断在数据科学领域越来越受到关注，是对于理解变量之间的因果关系。如果你正在研究因果推断，尤其是用 Python 做相关实验，因果推断 python-enem-scores.csv文件了一个好的实践数据。通过它，你可以探索如何运用不同的因果推断技术，像是因果匹配策略，对数据做。这些数据集相当适合用来做算法验证，变量间的因果影响。你可以通过相关链接找到更多资源，像是Python 数据挖掘实验.zip，它对入门者也挺友好的。并且，因果状态建模器工具箱也是不错的工具，你进一步深度挖掘因果关系。如果你对这些实验感兴趣，下载并实验一下吧，能为你不少实用的实践经验。

Oracle部分数据导入导出技巧，非常实用，简洁高效，适合快速应用。

这个实现类似于Bayat 2007年的fderiv，但使用向量化技术，在Matlab中可以实现更快的计算速度。输入“help fgl_deriv”获取更多使用信息。如果您觉得有帮助，请不吝给予评分；如果您有改进建议，请在评论中分享。

该方法通过FFT技术生成分数高斯噪声，本质上是分数布朗运动的增量过程。 当Hurst指数 0 < H> 当Hurst指数 1/2 < H>

真实用户的电影评分数据，适合用来做推荐系统训练，也适合练手数据项目。数据集叫movielens.zip，来源靠谱，是MovieLens平台整理的，有 1000 个用户对 1600 多部电影的评分。 评分推荐系统的经典数据里，movielens.zip算是比较小巧易用的。结构也清晰，users.dat、movies.dat、ratings.dat三张表，字段简明，不用费劲去清洗，直接上手。 你要是想搞个小型的推荐模型，比如用Pandas做协同过滤，或者用Flask搭个评分展示页面，这份数据就挺合适。嗯，响应快，训练也不吃资源。 我当时用它配合Spark MLlib跑过 ALS，效果还不错，推荐结

该数据集包含用户、电影和电影评分三张表，适用于 Hive 数据分析练习。