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MSR-Action3D数据集合

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简介：
MSR-Action3D数据集是由微软研究院开发的一个三维人体动作识别数据集合，包含多种日常活动的动作样本及其标签，旨在推动三维空间中人类行为理解的研究。 MSR-Action3D数据集包含20个动作：高臂波、水平臂波、锤击、手抓、向前冲、高抛、画X、画勾、画圆、拍手、双手摆动、侧拳、弯腰、前踢、侧踢、慢跑、网球挥杆和发球，高尔夫挥杆以及拾取和投掷。该数据集有10个实验对象参与，每个参与者完成2到3次动作记录。总共有567个深度图序列。

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  • MSR-Action3D数据集合
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    MSR-Action3D数据集是由微软研究院开发的一个三维人体动作识别数据集合，包含多种日常活动的动作样本及其标签，旨在推动三维空间中人类行为理解的研究。 MSR-Action3D数据集包含20个动作：高臂波、水平臂波、锤击、手抓、向前冲、高抛、画X、画勾、画圆、拍手、双手摆动、侧拳、弯腰、前踢、侧踢、慢跑、网球挥杆和发球，高尔夫挥杆以及拾取和投掷。该数据集有10个实验对象参与，每个参与者完成2到3次动作记录。总共有567个深度图序列。
     
  • 我在网站上收集的SSR、MSR等程序合集
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    本简介提供各类高质量软件资源，包括SSR（ShadowSocksR）、MSR及其他增强版程序，旨在为用户提供安全、快捷的网络访问解决方案。 这是在pudn上找的一些关于Retinex算法的MATLAB程序，不能保证这些程序是正确的，仅供参考。
     
  • O2O数据集-数据集合
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    本数据集为O2O（线上到线下）模式下的业务交易记录与用户行为数据集合，涵盖餐饮、娱乐等行业的真实场景信息，旨在促进相关研究及应用开发。 O2O数据集是针对线上到线下（Online-to-Offline）业务领域设计的数据分析资源，在大数据时代具有重要的研究价值。这类数据集包含丰富的用户活动、交易记录以及地理位置信息，可用于深度学习、机器学习及数据挖掘等多种任务。 此数据集可能涵盖以下核心部分： 1. 用户信息：包括用户ID、年龄、性别和消费习惯等，有助于构建详细的用户画像。 2. 商户信息：如商户ID、类别、位置和评分等，用于分析商户的市场定位与吸引力。 3. 交易记录：包含订单详情（例如时间戳）、商品或服务类型及价格等数据，揭示消费者的购买行为模式。 4. 地理坐标：提供用户活动的位置参考点，有助于空间关联性研究。 5. 时间序列信息：按日期排序的数据集合，便于识别季节性和周期性的市场趋势。 此O2O数据集主要用于训练和测试模型，并支持多种应用： 1. 用户行为建模：通过分析用户的购买习惯、偏好及决策过程来优化推荐算法。 2. 商户评估：评价商户业绩，确定热门与冷门区域，为营销策略提供依据。 3. 时间序列预测：预计未来的交易量、用户流量或特定商品的需求趋势。 4. 地理位置研究：探索用户和商户之间的地理联系及商圈特性。 5. AB测试：通过模拟不同的优惠活动来评估其对消费者行为的影响。 该数据集为O2O业务的深入理解和优化提供了宝贵的资源，是数据科学家、机器学习工程师以及商业分析师的理想实践平台。通过对这些数据进行深入挖掘与模型构建，可以显著提升行业决策支持和业务效率。
     
  • 数据集合集
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    数据集合集是一本汇集各类数据分析与管理资源的手册，旨在帮助读者掌握高效的数据处理技巧和策略。 资料集公开数据包括CSV文件中的以下标题： - 日期：记录的日期。 - 邮政编码：相关的邮政编码区域。 - 纬度：地理位置的纬度信息。 - 经度：地理位置的经度信息。 健康报告包含以下几个关键指标： 1. 总人数：“健康”状态的人数 2. 生病的人总数（未推定Covid-19）: 报告中没有推定因Covid-19病毒生病的人数。 3. 猜测可能的Covid-19病例：报告中猜测可能是由于感染了Covid-19而生病的人数。 4. 总计生病人数（已确认）：官方分析并确诊为患有Covid-19病毒感染的确诊病患总数。 此外，该数据集还包含有关康复情况的信息： 5. 从Covid-19病毒中恢复的可能感染病例数量 6. 已经正式确认从Covid-19病毒感染中完全康复的人数。
     
  • 广告数据集合-数据集
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    本数据集汇集了丰富的广告行业相关数据，旨在为研究者、开发者及市场营销人员提供一个全面的数据分析平台。 市场营销数据集 advertising.csv 包含了与广告投放相关的详细记录。这些数据可以帮助分析不同营销策略的效果，并为未来的市场活动提供有价值的洞察。通过研究这个数据集中的变量及其相互关系，可以更好地理解哪些因素对提升品牌知名度或促进产品销售最为关键。
     
  • MATLAB MSR
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    MATLAB MSR是指在MATLAB平台上运行的模型简化和优化工具箱，主要用于工程与科学计算中复杂系统的建模、仿真及分析。 已经验证可以运行的MATLAB MSR效果不错。
     
  • 母婴数据集合集
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    《母婴数据集合》是一部全面记录和分析孕期、育儿等阶段相关数据的作品，旨在为父母提供科学育婴指导。 标题“母婴数据集-数据集”表明这是一个包含与母婴相关数据的集合，可能用于分析、研究或构建预测模型。这个数据集旨在帮助我们理解母婴市场，包括产品消费、购买行为和偏好等方面。 `sam_tianchi_mum_baby_trade_history.csv` 文件包含了母婴产品的交易历史数据，通常会包含以下字段： 1. **订单ID**：每个交易的唯一标识符。 2. **用户ID**：购买产品的消费者的唯一标识。 3. **产品ID**：销售的母婴产品的唯一标识。 4. **购买时间**：交易发生的具体日期和时间。 5. **购买数量**：用户在单次交易中购买的产品数量。 6. **交易金额**：订单总价值，可能包括税费和其他费用。 7. **支付方式**：如信用卡、支付宝、微信支付等。 8. **地理位置**：交易发生的地区或城市，这有助于市场趋势分析。 9. **物流信息**：如发货时间、送达时间等。 这些数据可以帮助我们理解母婴市场的消费模式，例如最畅销的产品、购买高峰期和用户购买频率。此外，通过分析地理位置数据可以了解不同地区的消费习惯差异，为精准营销提供依据。 `sam_tianchi_mum_baby.csv` 文件可能包含了母婴产品的基本信息或特性数据： 1. **产品ID**：与交易历史文件中的产品ID对应。 2. **产品名称**：如婴儿奶粉、尿布等。 3. **产品分类**：如哺乳用品、婴童服装和玩具等。 4. **品牌**：产品的制造商或品牌。 5. **价格**：产品售价。 6. **用户评分**：消费者对产品的评价，反映产品质量或满意度。 7. **产品描述**：详细文本信息，描述产品的特点和功能。 结合这两个文件可以进行深入的数据分析： 1. **用户行为分析**：研究用户的购买习惯如购买频率、消费金额和购买时长等。 2. **产品性能评估**：根据用户评分和销售量评估产品的受欢迎程度。 3. **市场细分**：分析不同产品类别在市场上的表现，找出潜力或衰退的产品。 4. **推荐系统**：基于用户历史购买记录建立推荐系统，向用户推荐可能感兴趣的产品。 5. **趋势预测**：通过对时间序列数据的分析预测未来的销售趋势。 在IT领域，这样的数据集可用于数据挖掘、机器学习和数据可视化等多个方向。例如使用关联规则学习发现哪些产品经常一起被购买或利用深度学习技术构建用户画像以优化营销策略。同时，进行有效的数据清洗、预处理和特征工程也是确保分析结果准确性和有效性的关键步骤。 这个母婴数据集为研究母婴市场提供了丰富的素材，并具有很高的研究价值。
     
  • 红酒数据集合集
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    《红酒数据集合》汇集了各类红酒的相关信息和详细数据，为红酒爱好者及专业人士提供了全面、详实的数据支持与分析工具。 华师统计与机器学习使用了红酒数据集，包括文件sample_output.csv、Wine_test.csv 和 Wine_train.csv。
     
  • Sort_1000pics数据集合
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    Sort_1000pics 是一个包含一千张图片的数据集，用于图像分类和识别研究。该集合涵盖了各种主题与风格的高质量图像，为机器学习模型提供了丰富的训练素材。 Sort_1000pics数据集包含1000张图片，分为10类：人、沙滩、建筑、大卡车、恐龙、大象、花朵、马、山峰和食品。每类有100张图片。
     
  • Epinion数据集合
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    Epinions数据集是一份包含用户评论、评级及社交网络信息的数据集合，广泛应用于推荐系统和社交网络分析的研究中。 本数据集包含了49,290个用户对139,738件物品的评分记录，每个物品至少被一个用户评分过。共有664,824条评分信息，并且该数据集中还包括了487,181个用户的信任关系。这些内容对于实验研究非常有用，尤其是在推荐系统与社交网络结合的研究领域中。