献金数据集

Python数据分析--献金数据适合初学者进行数据分析练习，包含三个数据集：contb_1.csv, contb_2.csv, contb_3.csv。这些数据集可以帮助用户学习和掌握基本的数据处理与分析技能。

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。

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！

AR 和 ORL 与 Stanford 数据集是人脸识别领域比较常用的几个数据集。Stanford 数据集包含 200 张男性和 200 张女性人脸图像，光照和姿态都差不多，分辨率为 200×200，正面图像为主，分为训练集和测试集，图像格式为.jpg。而 ORL 数据集是 40 个人的面部图像，10 张，格式是.pgm。此外，AR 数据集有 2600 张图像，男女不分文件夹，文件格式也是.pgm。总体来说，这些数据集对人脸识别的测试和研究挺有的。如果你做人脸识别相关的项目，使用这些数据集可以轻松搞定数据准备工作，节省多时间哦。

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。

SPSS 的练习数据，挺适合刚上手或者想进阶的小伙伴。压缩包里整理得比较系统，从基本操作到复杂建模，流程清晰，练习性强。像数据导入、t 检验、聚类这种常用的操作都有示例，而且解释得还蛮接地气。性统计的部分还不错，不光有平均数、中位数这些指标，也教你怎么用图像化手段呈现，像直方图、饼图这些图表怎么画、怎么看都有讲到。推断性的内容比较全，t 检验、方差、回归一步步带你走过来，适合边练边学。多人头疼的非参数检验，也用例子讲了清楚，蛮贴心。还有不少进阶内容，比如生存和因子，对于做医学或教育研究的你，实用性强。配套的数据文件能直接导进 SPSS 里操作，跟着一步步点，也不容易走错。图表输出和报告部分我觉