邮件数据集

安然邮件数据集解析####数据集概述标题为“安然邮件数据集”的这份资料，主要涉及的是与安然公司相关的电子邮件数据。安然公司曾是美国最大的能源、商品及服务公司之一，但在2001年因财务造假丑闻而破产。此数据集包含了该公司员工之间的大量通信记录，对于研究企业内部沟通模式、邮件分析等方面具有较高的价值。 ####数据特点根据描述部分提到，“加了概率和路径，都是随机的”。这里的“概率”和“路径”指的是在处理这些邮件数据时加入了一些随机因素。具体来说，“路径的长度是1-100”，意味着每封邮件被传输的路径长度是随机选择的，在1到100之间；而“概率是0-1”则表明在此过程中还考虑了某些事件发生的概率，范

TREC2006 的中英文邮件数据集，挺适合用来练手垃圾邮件分类。数据量不算小，格式也比较规整。你用 Python 或者 MATLAB 搞机器学习都挺方便。嗯，尤其是做贝叶斯分类、SVM 啥的，拿它做实验刚刚好。顺带说一句，数据本身就来自国际比赛，质量还不错。

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。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

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。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

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。

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。