实战数据集

分享一个用于ARIMA模型学习的实践数据集，该数据集关联一篇博客中的代码案例，可用于模型学习和测试。

汇集多种格式数据，涵盖json、txt、csv等类型，助力项目开发学习。适用于scala、sparkstreaming等技术领域探索与实践。

通过对lpsa.data数据集的线性回归分析，可以深入理解Spark RDD编程接口的应用。 深入学习参考: Spark RDD论文详解（三）Spark编程接口

基于Hive的项目实战用户数据集格式为：上传者字符串, 视频数整型, 好友数整型。

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。