CEC测试集

Elasticsearch 的测试数据，格式清爽的JSON，用来练习ELK数据操作挺合适。数据结构比较友好，导入方便，像搞日志、写查询语句的时候用来练手，还挺顺手的。 Elasticsearch 的测试数据，格式清爽的JSON，用来练习ELK数据操作挺合适。数据结构比较友好，导入方便，像搞日志、写查询语句的时候用来练手，还挺顺手的。 你如果刚上手ELK，推荐先用这种测试数据玩一玩，毕竟现成的，省了自己造数据的麻烦。嗯，导进去直接就能跑查询，体验感还不错。 对了，类似的测试数据还有不少，像Hadoop的Hadoop 初级测试数据、MongoDB的MongoDB 测试数据包，还有Solr的Solr

刚入门大数据，碰到个挺实用的资源。是我师兄当时带我时整理的一份Hadoop 测试数据，格式清晰、数据量合适，蛮适合用来练手。分享出来，你也能少走点弯路。有些数据是CSV格式，有些是JSON，可以直接喂进 Hadoop 或者 Spark 跑，省得自己东拼西凑。尤其适合测试MapReduce流程、HDFS 导入，还有数据清洗这些常规流程。如果你也在搭 Hadoop 环境，或者想试试Hive跑查询，那这份数据真的还不错。操作起来也不麻烦，响应也快。跑个聚合、排序啥的，效果挺直观的。顺手也整理了几篇相关的资源文章，像是Hadoop 集群搭建测试数据、Spark 销售、还有个GitHub 的大表数据库，

磁盘性能测试可通过一些工具来实现，你更好地了解硬盘的运行状态和性能。像hdparm就挺好用，它可以进行硬盘的性能评估，测试读取速度、缓存性能等。它了丰富的参数，可以满足你对硬盘性能的不同需求。除了 hdparm，CrystalDiskMark也是不错的工具，响应也快，使用起来直观，适合日常使用。对于需要深入了解磁盘的场景，比如SQL Server的磁盘需求，或者 Oracle 的磁盘管理，你也可以参考相关的测试文档。另外，如果你有多个磁盘，ASM 磁盘组的会你更好地管理这些磁盘。其实，有时搞清楚磁盘的状态对性能优化和故障排查都挺重要的。，选择合适的工具，合理配置磁盘性能，才能让整个系统运行得更

数据集的划分，说简单点就是“分配训练任务”，怎么分，分多少，都是门学问。训练集和测试集要搭配得当，模型才不会一味死记硬背。文章里除了讲原则，也带你用Python动手练练，像train_test_split这种函数，简单好用，建议多试试。搞推荐系统、分类模型，甚至做图像识别，第一步都是数据拆分。你要是随便分，测试出来的效果就会不靠谱，部署上线分分钟翻车。文章里有个不错的建议：按比例划分+打乱数据顺序，比较保险。文中还搭配了几个实战链接，像是用在SVM、ARIMA、FastText这种场景的，你可以直接点进去看看，里面不少数据集还挺干净的，拿来做实验刚刚好。实际操作那段也不复杂，用sklearn.

SVM 训练和测试数据的压缩包挺实用的，适合用来验证你自己写的 SVM 代码有没有跑对。里面的数据结构也比较清晰，像testSet.txt这种文件，一般都是按行给出特征和标签，直接拿来喂模型就行。 支持向量机的原理说白了就是“拉条最宽的线”把两类数据分开。你写好算法后，用这套数据测一下精度，还挺有成就感的。如果你是用 Python 搞的，Scikit-Learn的接口顺手，svm.SVC或者svm.LinearSVC都能搞定。 训练和测试数据怎么分？train_test_split搞定一切。特征、标签分开，再切个 8:2 的比例就可以跑起来了。读取testSet.txt也不麻烦： with o

MapReduce 代码练手的好素材，SamllMediumLargeDataset.rar算是我最近用过比较顺手的一个数据集了。它准备了三组不同规模的数据，Small、Medium、Large，从轻量到大数据，模拟得还挺真实，挺适合做性能对比测试的。 WordCount 的案例应该都熟，Map 阶段拆词、Reduce 阶段统计频次。这个数据集就围绕这个流程设计的，结构简单清晰，上手快，运行也稳定。如果你是刚接触大数据或者在搞MapReduce调优，那它挺值得一试的。 是你在做一些比如Hadoop的词频统计实验，或者在搞Flink和MapReduce的性能对比，这个数据集就好用。小规模的加载快

att48 数据集是一个挺经典的 TSP（旅行商问题）数据集，包含了 48 个城市的坐标和编号。对于喜欢 TSP 问题的朋友来说，这个数据集实用。其实，它的应用场景也挺广泛，比如用来测试求解算法的性能，或者在一些优化问题中当做样例。想尝试用 MATLAB 跑一跑这个数据集吗？你可以通过相关示例数据集快速上手，或者看看 SQL 格式的城市数据集，了解如何类似问题。如果你有兴趣，网上还有一些关于 att48 数据集的深度，你更好地理解和应用。如果你对 TSP 问题感兴趣，可以利用这个数据集来做一些优化实验。是对于机器学习、算法设计等领域的朋友，这个数据集值得一试哦！

这是一个Kaggle竞赛中的房屋预测测试数据集，用于评估机器学习模型的性能。参赛者可以利用该数据集进行模型训练和预测，以预测房屋的销售价格。数据集包含各种房屋属性信息，如房屋面积、地理位置、建造年份等。

AB测试数据集案例详解

聚类基准数据信息-数据集挺适合做聚类研究，尤其是像你这种做数据的，应该会觉得蛮实用。它包含了 5000 个向量和 15 个高斯聚类，重叠度刚好合适，能让你比较精准地测试聚类算法的效果。如果你对高斯混合模型什么的有兴趣，肯定会觉得它有价值。对了，里面的数据集是二维的，挺容易上手的。如果你正在找这样的数据集，应该是挺不错的选择。 此外，如果你在使用过程中有些技术上的需求，这里有不少相关的资源可以参考。比如，Matlab 开发自定义二维高斯生成，或者你可以试试Matlab中的二维混合高斯分布的期望最大化算法，这些都可以你更好地进行数据。更多资源可以参考后面的相关链接，都会对你进一步的研究有所。