数据集获取

当前话题为您枚举了最新的数据集获取。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

双月数据集获取
提供可用于分类中双月问题的训练数据集,积分下载。
手写数字数据集的获取方式
手写数字数据集可以从Yann LeCun的网站上获取整理。
两份母婴购物数据集的免费获取
欢迎使用这两份母婴购物数据集,省去了自行爬取数据的麻烦。
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。