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Life Expectancy Data.csv

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简介：
《Life Expectancy Data.csv》包含了全球各国生命预期的数据集，记录了不同年份、国家和地区的人均寿命情况，以及影响因素如医疗条件、人均收入等信息。 预期寿命数据集适用于机器学习和线性回归分析的原始数据集。

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  • Life Expectancy Data.csv
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    《Life Expectancy Data.csv》包含了全球各国生命预期的数据集，记录了不同年份、国家和地区的人均寿命情况，以及影响因素如医疗条件、人均收入等信息。 预期寿命数据集适用于机器学习和线性回归分析的原始数据集。
     
  • Iris Data.csv
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    Iris Data.csv包含了伊丽莎白·艾伦收集的鸢尾花数据集，记录了三种鸢尾属植物的花萼长度、宽度等信息，广泛应用于分类算法测试。 iris-data.csv 是一个包含鸢尾花数据集的CSV文件。这个数据集通常用于机器学习中的分类算法测试和验证。它包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾及维吉尼亚鸢尾）的测量值，如萼片长度、萼片宽度、花瓣长度以及花瓣宽度等特征。
     
  • Income Data.csv
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    _income_data.csv_ 是一个包含有关个人或家庭收入信息的数据集，通常用于经济研究、数据分析和政策制定。文件中可能包括了如总收入、人均收入等指标的数据记录。 Income数据集用于通过教育水平预测收入。该数据集适用于单输出的训练和测试环境。
     
  • Life Calendar
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    《Life Calendar》是一款创新的生活规划应用，帮助用户记录和管理生活中的重要时刻与日常任务，让时间管理更加高效有序。 采用JSP和Java技术编写的人生日历应用可以作为日记本、相册或计划簿使用。
     
  • Wholesale Customers Data.csv
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    《Wholesale Customers Data.csv》包含了批发客户的详细信息，包括购买习惯、偏好和公司资料等数据，旨在帮助零售商更好地理解客户需求并优化库存管理。 Wholesale customers data.csv是一个常用的二分类数据集。
     
  • Pima Indians Diabetes Data.csv
    优质
    Pima Indians Diabetes Data.csv包含了一组关于皮马印第安妇女的医疗记录，用于预测她们是否患有糖尿病。数据包括年龄、怀孕次数等变量。 Pima印第安人糖尿病数据集包含在文件pima-indians-diabetes.data.csv中。
     
  • international-airline-passenger-data.csv
    优质
    《International Airline Passenger Data》数据集包含自1949年1月起每月国际航空公司乘客数量的历史记录，用于时间序列分析和预测。 国际航空乘客数据集（international-airline-passengers.csv）包含从1949年1月到1960年12月的每月总计数千名国际航班旅客的时间序列数据。该资源的数据来源于一个公开的数据市场，展示了线图形式的趋势变化。
     
  • Python第六章 data.csv
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    本章节将详细介绍如何使用Python读取和分析data.csv文件中的数据。通过pandas库的学习与实践，掌握数据处理的基本技能。 Python 第六章实验六元数据
     
  • Connected Life: 20 Questions and Answers
    优质
    《Connected Life: 20 Questions and Answers》是一本探索现代科技与生活交织的小书，通过问答形式解析数字时代的生活哲学和技术挑战。 《Networked Life》：20个问题与答案解析了网络技术及经济生活相关的疑惑。
     
  • Data Analysis in the Life Sciences
    优质
    《Data Analysis in the Life Sciences》是一本探讨生命科学领域数据分析方法与应用的专业书籍，旨在帮助科研人员和学生掌握数据驱动研究的核心技能。 作者感谢Alex Nones在不同阶段审阅了手稿，并感谢Karl Broman贡献了“避免的图表”部分以及Stephanie Hicks设计了一些练习题。 这本书的概念是在哈佛X课程的教学过程中形成的，这些课程由Heather Sternshein协调进行。我们非常感激所有学生的问题和反馈帮助改进了本书的内容。这些课程的部分资金来自NIH资助项目R25GM114818。我们对美国国家卫生研究院的支持表示衷心的感谢。 特别感谢那些通过GitHub拉取请求编辑过这本书的人：vjcitn, yeredh, stefan, molx, kern3020, josemrecio, hcorrada, neerajt, massie, jmgore75, molecules, lzamparo, eronisko和obicke。 封面图片的来源是波多黎各埃尔尤昆国家森林中的La Mina瀑布，由Ron Kroetz拍摄。