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elo-merchant-category-recommendation 数据集（来自 Kaggle）

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简介：
Elo-Merchant Category Recommendation数据集来源于Kaggle平台，旨在通过用户交易记录预测最有可能进行下一次交易的商户类别，促进个性化推荐和客户参与度。 Elo Merchant Category Recommendation 是 Kaggle 上的一个竞赛数据集。该比赛旨在通过分析用户的交易记录来推荐合适的商家类别标签，以帮助信用卡公司 Elo 提升客户体验并优化营销策略。参赛者需要利用提供的用户、交易等信息进行建模和预测，最终目标是为每个用户提供最相关的商户分类建议。

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  • elo-merchant-category-recommendation 数据集（来自 Kaggle）
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    Elo-Merchant Category Recommendation数据集来源于Kaggle平台，旨在通过用户交易记录预测最有可能进行下一次交易的商户类别，促进个性化推荐和客户参与度。 Elo Merchant Category Recommendation 是 Kaggle 上的一个竞赛数据集。该比赛旨在通过分析用户的交易记录来推荐合适的商家类别标签，以帮助信用卡公司 Elo 提升客户体验并优化营销策略。参赛者需要利用提供的用户、交易等信息进行建模和预测，最终目标是为每个用户提供最相关的商户分类建议。
     
  • 心脏疾病数据集（来自Kaggle）.zip
    优质
    该数据集包含心脏病患者的详细信息，用于研究和预测心脏病风险。内容涵盖患者年龄、性别、生活习惯及临床检查结果等多维度数据，适用于机器学习模型训练与评估。来源为Kaggle平台。 心脏病数据集.zip
     
  • 癌症CT影像数据（来自Kaggle）.txt
    优质
    本文件包含从Kaggle平台获取的癌症CT影像相关数据集，用于研究和分析肿瘤特征，支持医学图像处理及机器学习模型训练。 本数据集包含来自69位不同患者的475个病例的CT影像以及患者年龄信息，是TCGA-LUAD肺癌CT影像数据库的一部分。该数据集规模适中，涵盖了癌症相关的医学图像资料。
     
  • Ames Housing 数据集的探索性数据分析（来自 Kaggle 比赛）.zip
    优质
    本压缩文件包含针对Ames Housing数据集进行的探索性数据分析报告及代码。旨在通过细致的数据清洗、特征工程和可视化，为Kaggle比赛提供深入洞察与模型构建基础。 Ames 住房数据集（De Cock 2011）是学习我们将要在整个项目中使用的模型的绝佳资源。它包含了爱荷华州艾姆斯市2,930处房产的数据，包括与房屋特征、位置、地块信息、状况和质量评级以及售价相关的列。Arie 将提供有关探索性数据分析（EDA）的详细信息，并使用 R 编程语言从数据可视化中获得洞察力。我们将利用 R 编程语言对来自 Kaggle 比赛的 Ames 住房数据集进行探索性数据分析，相关可视化内容将在 Arie 提供的网页上展示。
     
  • ELO商户分类推荐数据集
    优质
    该数据集为ELO公司精心打造，包含各类商户详细信息与分类标签，旨在推动精准营销及用户个性化服务的发展。 ELO商户类别推荐是Kaggle上一个数据分析比赛项目的数据集。由于文件较大，下载的小伙伴需要先下载文本段落档，并通过文档内的链接来获取数据。
     
  • Monkey数据集（来自monkey.org）
    优质
    Monkey数据集是由monkey.org提供的一个用于软件测试的数据集合，旨在帮助开发者发现并修复软件中的各种缺陷和问题。 monkey.org上的数据比较杂乱，需要将其分开并进行分类处理。
     
  • Kaggle狗数据集
    优质
    Kaggle狗数据集是由大量犬类图像组成的数据集合，广泛应用于计算机视觉任务中，如图像分类和对象检测。 kaggle_dog数据集包含了大量关于狗的图像，这些图像是为了训练机器学习模型而专门收集和标注的。该数据集广泛应用于各种计算机视觉任务中，如对象检测、分类等研究领域。
     
  • Kaggle数据集合
    优质
    Kaggle数据集合是由全球数据科学家贡献的各类机器学习和数据分析竞赛及研究项目的数据集，涵盖图像、文本、表格等多种格式。 适合机器学习入门者的数据集可以用来进行特征提取、降维以及基础算法测试。
     
  • Kaggle房价数据集
    优质
    Kaggle房价数据集是由Kaggle提供的一个机器学习挑战数据集，包含美国多个地区房屋销售的信息，用于预测房屋价格。 Kaggle-House-Prices-Advanced-Regression-Techniques 数据集包含以下文件：train.csv、test.csv 和 data_description.txt。这些文件提供了有关房屋价格的数据以及用于预测房价的特征信息。其中，train.csv 文件包含了训练数据，而 test.csv 包含了测试数据。data_description.txt 则详细描述了每个字段的意义和单位等细节信息。
     
  • 【102类花卉分类数据集】102 Category Flower Dataset
    优质
    这是一个包含102种不同花卉种类的数据集，每一种都有大量的图片样本。该数据集为研究和开发花卉识别系统提供了宝贵的资源。 102 Category Flower Dataset 数据集包含来自英国的102种花卉，每类花卉有40到258张图片不等。数据集中分为训练集（train）和验证集（valid），符合torchvision数据集的标准存放要求。 适用范围：该数据集适用于图像识别分类任务初学者，特别是通过使用经典模型如VGG和ResNet进行图像分类的实践；也适合计算机视觉、自然语言处理等领域的新手学习如何利用深度学习及神经网络技术完成花卉图片的分类工作。此外，它还涵盖了对图像进行裁剪、旋转等预处理操作以及数据增强方法的应用。 获取方式：该数据集可以免费获得（无需积分）。