MR/Spark 点击流测试数据集

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

用于K-均值算法测试的数据集，可包含各种特征和数据点，用于评估算法的聚类性能。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

脱敏测试数据，用于Spark大数据分析

这份文件使用7z进行压缩，并提供了与艾伦提交的类似数据。运行get_web_solutions.m可以重建包含Spring Sensor Contest算法及其相关信息（如分数、标题等）的数据库。使用run_web_solution.m基于Matlab提供的测试套件，评估所有算法。需要注意的是，部分算法可能无法正常终止，需要手动处理。

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用于Hadoop集群搭建和测试的数据集，包含Hive数据。

应用模型测试数据 Start from the root of tree. 有房者 婚姻状态 年收入 YES NO Yes No Married Single, Divorced < 80K> 80K