Advertisement

UCI机器学习库中的学生表现数据集-数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一个来自UCI机器学习库的学生表现数据集，包含影响学生学业成绩的各种因素。 UCI机器学习库包含一个关于学生表现的数据集。该数据集提供了有关学生的各种信息，包括他们的学术成绩、个人特征以及与学校环境相关的因素。这些数据可以帮助研究人员了解影响学生成绩的各种因素，并开发预测模型来改善教育成果和教学方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • UCI机器学习库中的学生表现数据集-数据集
    优质
    这是一个来自UCI机器学习库的学生表现数据集，包含影响学生学业成绩的各种因素。 UCI机器学习库包含一个关于学生表现的数据集。该数据集提供了有关学生的各种信息，包括他们的学术成绩、个人特征以及与学校环境相关的因素。这些数据可以帮助研究人员了解影响学生成绩的各种因素，并开发预测模型来改善教育成果和教学方法。
     
  • UCI机器学习数据集精选
    优质
    《UCI机器学习数据集精选》是一本汇集了广泛应用于机器学习研究与教育的经典数据集的资源书，为算法开发和模型训练提供坚实的数据支持。 UCI 机器学习数据集包含了许多经典的数据集，例如癌症相关的数据集。
     
  • UCI机器学习数据库中的部分数据集（iris、wine、glass）
    优质
    本简介涵盖UCI机器学习库中三个经典数据集：鸢尾花(Iris)、葡萄酒(Wine)和玻璃(Glass)，适用于分类任务，广泛应用于机器学习算法测试与验证。 适用于聚类和分类测试的数据集。
     
  • UCI机器学习葡萄酒数据集
    优质
    UCI机器学习葡萄酒数据集包含了多种维度的葡萄品质信息，如化学成分和相应的葡萄酒分类标签，旨在支持分类与回归分析研究。 UCI Wine 数据集是常用的机器学习数据集。
     
  • UCI数据集中机器学习的mat.txt,data格式
    优质
    mat.txt是UCI机器学习库中的一个数据文件，采用data格式存储，包含用于训练和测试机器学习模型的数据集。 本数据集包含多种格式的数据文件，包括mat、txt和data形式的文件。这些是进行机器学习研究所需的重要资源。
     
  • 来自UCI机器学习库的空气质量数据分析数据集
    优质
    这是一个源自UCI机器学习库的数据集，专注于空气质量分析。它包含了多种环境变量和污染物浓度的详细记录，旨在支持科研与模型训练。 该数据集包含了9358个实例的小时平均响应值，这些响应来自一个空气质量化学多传感器设备中的五个金属氧化物化学传感器阵列。该装置安装在一个意大利城市的显著污染区域，在道路水平位置进行了部署。记录的数据时间跨度为2004年3月至2005年2月（一年），这是目前最长的可公开获取的现场部署空气质量管理化学品传感设备响应数据集。此外，还包括了每小时平均浓度的真实值信息。
     
  • 学生表现数据集
    优质
    学生表现数据集是一系列包含学生学习行为、成绩和背景信息的数据集合，旨在帮助研究人员分析影响学业成就的因素，并提出改善教育质量的方法。 该数据接近两个葡萄牙语学校中学教育学生的成绩记录。数据属性包括学生成绩、人口统计特征和社会及学校的其他相关特点，这些是通过使用学校报告和问卷调查收集的。提供了在数学（MAT）和葡萄牙语（POR）两门科目上的性能表现的数据集。研究[科尔特斯和席尔瓦，2008]中，在二进制/五级分类与回归任务下对这两个数据集进行了建模。 重要注意事项：目标属性G3与其他两个属性G1和G2之间存在很强的相关性。这是因为G3代表的是学生在最后一年（第三阶段）的成绩，而G1和G2分别对应第一年和第二年的成绩。没有使用G1和G2来预测G3会更加困难，但是这样的预测更有实际应用价值。
     
  • 威廉康星乳腺癌诊断数据集于UCI机器学习数据仓库
    优质
    简介：威廉康星乳腺癌诊断数据集是UCI机器学习数据仓库中的一个公开资源，包含大量与乳腺癌相关的医学特征数据，用于支持科研人员进行癌症早期诊断模型的研究和开发。 KNN算法使用的数据集包含569个乳腺细胞活检案例，每个案例包括32个特征值来描述乳房肿块图像中的细胞核特性。第一个特征是ID号；第二个特征为癌症诊断结果，“M”代表恶性肿瘤，“B”表示良性肿瘤。其余的30个特征均为数值型指标，涵盖了细胞核的半径、质地、周长、面积和光滑度等属性，并分别提供了这些属性的均值、标准差及最大值。
     
  • 机器学习的数据集
    优质
    机器学习的数据集是指用于训练、测试和验证机器学习模型的一系列数据集合。这些数据通常被打标签或未打标签，并涵盖多种格式如文本、图像等，是开发高效算法的关键资源。 一些常用的机器学习数据集涵盖了保险数据、音乐分类和图片分类等领域。
     
  • 机器学习中的AR数据集
    优质
    本简介探讨了在机器学习领域中应用增强现实(AR)技术的数据集。这些特定设计的数据集，为开发和测试各种机器学习模型提供了宝贵的资源，尤其聚焦于提升用户体验与交互的真实感。 该数据集包含遮挡和未遮挡两部分的AR数据库，在MAT格式下存储，尺寸为32*32。数据集中共有100个人，男女各50人，每人有13张图片。