1.数据挖掘公开数据集的合集数据挖掘-公开数据集的合集 本文列举了多个提供公开数据集的平台,包括AWS Public Datasets的地理空间、基因组、机器学习数据,BigML的机器学习管理平台,生物鉴定研究数据库BASD,Bitly的链接分析,加拿大开放数据以及美国Data.gov的多元化政府数据。这些资源为科研、分析和机器学习提供了丰富的信息源。https://blog.csdn.net/sriting/article/details/76285917

2.数据挖掘的数据集资源bobomouse样本数据库 http://kdd.ics.uci.edu/ http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 关于基金的数据挖掘的网站 http://www.gotofund.com/index.asp http://lans.ece.utexas.edu/~strehl/ reuters数据集 http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html https://www.cnblogs.com/bobomouse/archive/2007/05/26/760513.html

3.科学网—数据挖掘中数据集资源的收集样本数据库 http://kdd.ics.uci.edu/ http://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.html 关于基金的数据挖掘的网站 http://www.gotofund.com/index.asp http://lans.ece.utexas.edu/~strehl/ reuters数据集 http://www.research.att.com/~lewis/reuters21578.html https://blog.sciencenet.cn/blog-224917-218880.html

4.数据挖掘项目数据挖掘项目实践mob64ca14005461的技术博客通过分析银行客户的数据集,深入挖掘出数据的特征,以及每个特征的重要程度、各个特征之间的联系。对客户数据集构建一个性能良好的分类模型,以便于银行对未来客户进行预测,预测他们是流失客户亦或是不流失的客户,并及时的联系沟通,有效地防止银行客户地流失。 https://blog.51cto.com/u_16213616/7077863

5.训练和测试数据集MicrosoftLearn将数据分为定型集和测试集是评估数据挖掘模型的一个重要部分。 将数据集分为定型集和测试集时,通常大部分数据用于定型,小部分数据用于测试。 SQL Server Analysis Services随机采样数据,以帮助确保测试和训练集相似。 通过使用相似的数据来进行定型和测试,可以最小化数据差异所造成的影响并更好地了解模型的特征。 https://docs.microsoft.com/zh-cn/analysis-services/data-mining/training-and-testing-data-sets

6.数据挖掘导论数据类型mysql教程数据类型 数据集的不同表现在很多方面。例如:描述数据对象的属性可有具有不同的类型——定量的或者定性的。并且数据集可能还具有特定的性质,如包含时间序列或者彼此相关联。这因为如此,数据的类型决定我们应使用何种工具和技术来分析数据。此外,数据挖掘 数据类型 https://www.php.cn/js-tutorial-127693.html

7.天池&Datawhale零基础入门数据挖掘Task1&Task21、赛题题目:零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 2、 赛题概况 训练集:15万条 测试集A:5万条 测试集B:5万条 特征+标签(包括15个显著特征和15个匿名特征) SaleID - 销售样本ID name - 汽车编码 regDate - 汽车注册时间 model - 车型编码 https://www.jianshu.com/p/492d4c201261

8.数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法数据挖掘涉及许多科学领域和技术,如统计技术。统计技术挖掘数据集的主要思想是:统计方法假设给定数据集的分布或概率模型(如正态分布),然后根据模型采用相应的挖掘方法。 2、关联规则 数据关联是数据库中一种重要的可发现知识。如果两个或两个以上变量值的I司有一定的规律性,则称为关联。关联可分为简单关联、时间顺序https://www.tulingxueyuan.cn/tlzx/jsp/1626.html

9.数据挖掘如何入门将数据模型提供给分析人员做参考,或者作用于不同的数据集上。 二、分析方法 数据挖掘可分为指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定的属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联https://www.linkflowtech.com/news/228

10.全的数据集网站汇总贴数据分析与数据挖掘内容：美国政府开发数据；数据集数量：较多；是否提供下载链接：提供；推荐指数： https://bbs.pinggu.org/thread-10287095-1-1.html

11.数据分析常见术语又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。 17、皮尔森相关系数 皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用r表示,其中n为样本量,分别为两个变量的观测值和均值。r描https://meta.ecnu.edu.cn/76/b3/c35753a423603/page.htm

12.基于LightGBM的数据挖掘实战(附Python代码)本文是UCI数据集建模的第3篇,第一篇是数据的探索性分析EDA部分,第二篇是基于LightGBM模型的baseline。 本文是第3篇,主要是对LightGBM模型的优化,最终准确率提升2%+ 导入库 导入建模所需要的各种库: In [1]: import pandas as pd import numpy as np https://zhuanlan.zhihu.com/p/679998383

13.什么是数据集数据集是机器学习和统计建模中使用的一个术语,它指的是一组数据,这些数据被用来训练和评估模型。数据集可以包含各种类型的数据,例如数值数据、文本、图像、音频或视频。 数据集通常分为几个部分:训练集、验证集和测试集。 在机器学习中: 1、训练数据集(training dataset): https://www.bilibili.com/read/mobile/35601487

14.数据挖掘实战:基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群计算每个数据点的轮廓系数:s = (b - a) / max(a, b) 对于整个数据集,计算所有数据点的轮廓系数的平均值,作为整个聚类的轮廓系数。 轮廓系数的取值范围在-1到1之间: 如果轮廓系数接近于1,则表示簇内样本紧密度高,簇间分离度较好,聚类效果较好。 https://developer.aliyun.com/article/1434934

15.深度详解:对象检测和图像分割的数据探索过程数据挖掘对于图像分割和目标检测的需要 数据探索是很多机器学习过程的关键。也就是说,当涉及到目标检测和图像分割数据集时,没有直接的方法进行系统地数据探索。 在处理常规图像数据集和分割图像数据集时,有很多东西是可以区分的: 标签被强绑定在图像上。您必须非常小心对图像所做的任何操作,因为它可能破坏图像-标签-https://www.flyai.com/article/703

16.资源史上最全数据集汇总腾讯云开发者社区【资源】史上最全数据集汇总 无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习,都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据,但对于创业公司或是高校老师、学生来说,“Where can I get large datasets open to the public” 是一个不得不面对的问题。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你https://cloud.tencent.com/developer/article/1160973

17.什么是数据挖掘的流程?一步步带你掌握数据挖掘的完整过程数据规约的目的是减少数据量但保留其主要特征,常见的方法有主成分分析(PCA)和属性子集选择。例如,通过主成分分析可以降低数据维度,从而提高数据挖掘的效率和效果。 如何选择最合适的算法和模型 在数据挖掘的模型建立阶段,选择最合适的算法和模型需要综合考虑多个因素。首先,要了解数据集的特点和需求,包括数据类型、数据分https://www.cda.cn/view/204893.html

18.数据挖掘机器之心数据挖掘作为一个真正的跨学科主题,可以用许多不同的方式来定义,即使是数据挖掘这个术语也不能详尽的呈现这个过程中所涉及到的主要步骤。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/7904de1e-5ab5-4f0a-aa60-693cb2978766

19.数据挖掘:概念与技术(原书第3版)PDF扫描版电子书下载数据挖掘:概念与技术(原书第3版) PDF扫描版,本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材,可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材https://www.jb51.net/books/155804.html

20.基于密度的优化初始聚类中心Kmeans算法研究AET3.1 数据集描述及参数设定 UCI数据集是国际上专门用来测试机器学习、数据挖掘算法的公共数据库,库中的数据都有确定的分类,因此可以用准确率来直观地反映聚类算法的质量。在此,本文选择数据库中的Iris、Wine、Balance-scale、Hayes-roth以及New-thyroid 5组数据作为测试数据,如表1。 http://www.chinaaet.com/article/3000015218