毒蘑菇数据集

数据挖掘是信息技术领域的关键分支，涉及从大数据中发现有价值的信息和知识。在这个案例中，我们专注于“毒蘑菇数据集”，这是一个广泛应用于大数据分析和机器学习任务的标准样本集。数据集中的“agaricus-lepiota.data”文件核心部分包含了不同蘑菇种类的详细信息，特别是区分毒蘑菇和可食用蘑菇的特征，如颜色、形状、气味和生长环境等。每行代表一个观测样本，列对应不同的特征值，支持各类分类模型的训练，如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。此外，“Index”文件提供了压缩包内各文件的简要描述，便于用户快速定位和理解文件用途。而“agaricus-lepiota.names”文件详细描述了每个特征的含义，为数据理解和预处理提供重要参考。README文件则提供了数据集的详细信息，包括数据来源、收集方法、预处理步骤及使用注意事项。扩展文件“expanded.Z”可能包含更多样本或附加信息，增强数据集的训练效果。毒蘑菇数据集不仅适用于机器学习初学者，也为专家提供优化算法和评估模型性能的实践机会。

利用MATLAB机器学习工具箱，我解决了蘑菇数据集的分类问题。我的解决方案包含在名为“solution.csv”的文件中，其中包含了对给定数据的类别预测。此外，存储库中的“solution_code.m”文件包含了完整的源代码。我采用了深度学习方法，使用具有单个隐藏层的神经网络进行了学习过程。我首先对数据集进行了分析，并剔除了对模型无帮助的属性，如'gill-attachment'中97.64%的值为'f'、'veil-type'中100%的值为'p'以及'veil-colour'中97.73%的值为'w'。随后，我注意到某些属性中特定值在数据集的底部更为集中，而在顶部较少，因此我对其进行了随机分布以打破对称性。最后，我将数值数据类型（如半径和重量）与分类数据类型分开处理，确保每种数据类型都得到适当的分析。

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。

标签推荐算法中常用的数据集，源自Lastfm。

该数据集包含 PCA 分析的数据。

MNIST 数据集已打包，内含训练和测试数据。

包含 Seaborn 可视化库所需的所有基础数据集。

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。

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。

Gary Thung 和 Mindy Yang 收集的图像数据集，用于垃圾分类任务。有助于了解垃圾分类方法，指导普通民众科学处理垃圾，提高城市环境质量。